2 repositorios
Automatic tracking of record creation, modification, and timestamps for database entities.
Distinct from Automatic Record Timestamping: Extends beyond simple timestamping to include identity tracking of who created or modified a record.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Data Auditing. Refine with filters or upvote what's useful.
Util is a comprehensive development framework for .NET designed to implement layered architectures and domain driven design. It provides a toolkit of base classes and tools for building full stack applications, specifically focusing on the creation of backend admin frameworks and management interfaces. The project distinguishes itself through a boilerplate generator that produces the necessary types and classes to standardize repetitive architectural patterns. It also includes a micro-frontend orchestrator that enables the splitting of large frontend modules into independent projects for sepa
Automatically records the creator, modifier, and timestamps whenever a database record is saved.
Este proyecto es una colección de materiales de referencia y directrices para implementar frameworks de auditoría de datos. Sirve como una guía de referencia de calidad de datos y un manual de validación de conjuntos de datos para identificar errores estructurales y estadísticos comunes en datasets. El proyecto proporciona una base de conocimiento estructurada para la limpieza de datos, presentando un catálogo de errores de datos del mundo real y estrategias prácticas para su detección y resolución. Incluye frameworks específicos para evaluar la procedencia de los datos y la fiabilidad de la información agregada. El material cubre una amplia gama de capacidades de análisis de datos, incluyendo validación de integridad estadística para detectar manipulación, evaluaciones de validez de muestreo para identificar sesgos de población y métodos para la detección de errores estructurales como problemas de codificación. También describe procesos para recuperar información tabular de documentos visuales mediante reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
Identifies patterns of unreliable data such as suspicious default values and inconsistent spelling.