2 repository-uri
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.
Acest proiect este o colecție de materiale de referință și linii directoare pentru implementarea framework-urilor de audit al datelor. Servește drept ghid de referință pentru calitatea datelor și manual de validare a seturilor de date pentru identificarea erorilor structurale și statistice comune în seturile de date. Proiectul oferă o bază de cunoștințe structurată pentru curățarea datelor, prezentând un catalog de erori de date din lumea reală și strategii practice pentru detectarea și rezolvarea acestora. Include framework-uri specifice pentru evaluarea provenienței datelor și a fiabilității informațiilor agregate. Materialul acoperă o gamă largă de capabilități de analiză a datelor, inclusiv validarea integrității statistice pentru a detecta manipularea, evaluări ale validității eșantionării pentru a identifica bias-ul populației și metode pentru detectarea erorilor structurale, cum ar fi problemele de encodare. De asemenea, descrie procese pentru recuperarea informațiilor tabelare din documente vizuale prin recunoașterea optică a caracterelor (OCR).
Identifies patterns of unreliable data such as suspicious default values and inconsistent spelling.