Data Quality Monitor (DWH/SQL)

Wie das typischerweise aussieht

Beispielhaft: Im DWH brechen Pipelines oder Daten driften schleichend (Null-Raten steigen, Freshness sinkt). Der Monitor prüft täglich definierte Regeln (SQL/BI/Logs), erkennt Auffälligkeiten und erstellt Ticket-Entwürfe mit Evidenz (welche Tabelle, seit wann, Impact). So wird aus „irgendwas stimmt nicht“ ein sauberer, nachverfolgbarer Task – ohne automatisch in Produktionssysteme zu schreiben.