Awesome GitHub RepositoriesData Auditing

Util est un framework de développement complet pour .NET conçu pour implémenter des architectures en couches et le domain-driven design. Il fournit une boîte à outils de classes de base et d'outils pour construire des applications full stack, se concentrant spécifiquement sur la création de frameworks d'administration backend et d'interfaces de gestion. Le projet se distingue par un générateur de boilerplate qui produit les types et classes nécessaires pour standardiser les patterns architecturaux répétitifs. Il inclut également un orchestrateur de micro-frontend qui permet de diviser les grands modules frontend en projets indépendants pour un développement et un déploiement séparés. Le framework couvre un large éventail de domaines de capacité, incluant la gestion des identités et des accès avec contrôle basé sur les rôles, l'isolation des données multi-tenant et l'enregistrement automatique des dépendances. Il fournit en outre des utilitaires pour l'audit des changements de données, la localisation de contenu, l'intégration de stockage d'objets et la génération d'interfaces CRUD. Le système prend en charge la création d'interfaces d'administration en utilisant des composants UI pré-intégrés et le rendu côté serveur via Razor TagHelpers.

Ce projet est une collection de supports de référence et de directives pour implémenter des frameworks d'audit de données. Il sert de guide de référence sur la qualité des données et de manuel de validation de jeux de données pour identifier les erreurs structurelles et statistiques courantes dans les jeux de données. Le projet fournit une base de connaissances structurée pour le nettoyage des données, présentant un catalogue d'erreurs de données réelles et des stratégies pratiques pour leur détection et leur résolution. Il inclut des frameworks spécifiques pour évaluer la provenance des données et la fiabilité des informations agrégées. Le matériel couvre un large éventail de capacités d'analyse de données, incluant la validation de l'intégrité statistique pour détecter la manipulation, des évaluations de la validité de l'échantillonnage pour identifier les biais de population, et des méthodes pour la détection d'erreurs structurelles telles que les problèmes d'encodage. Il décrit également des processus pour récupérer des informations tabulaires à partir de documents visuels via la reconnaissance optique de caractères (OCR).