Introducción

Los problemas de calidad de los datos pueden descarrilar proyectos de analítica, corromper informes empresariales y erosionar la confianza en la plataforma de datos. Cuando los datos no válidos entran en las tablas (ya sea a través de errores de incompatibilidad de tipos, valores necesarios que faltan o cambios inesperados del esquema), los problemas se acumulan a medida que los datos fluyen a través de tuberías de datos y llegan a los consumidores finales. La implementación de restricciones sólidas de calidad de datos en el punto de ingesta crea una base de confianza en los recursos de datos.

Azure Databricks proporciona varios mecanismos para aplicar la calidad de los datos en el catálogo de Unity. Aplicación del esquema Valida los tipos de datos automáticamente al escribir en tablas de Delta Lake. Las restricciones de tabla definen reglas que rechazan registros no válidos en tiempo de escritura. Las expectativas de pipeline en las canalizaciones de Lakeflow permiten realizar comprobaciones de calidad en tiempo real sobre datos en streaming con acciones configurables en caso de infracciones. Juntas, estas funcionalidades forman un enfoque completo para mantener la integridad de los datos.

En este módulo, explorará técnicas prácticas para implementar restricciones de calidad de datos. Aprenderá a aplicar comprobaciones de tipos de datos mediante la validación de esquemas, la conversión explícita y las restricciones CHECK. Descubres estrategias para gestionar el desfase de esquema cuando los sistemas de origen evolucionan con el tiempo. Implemente comprobaciones de validación para la nulabilidad, la unicidad, y los rangos de valores. Finalmente, domina las expectativas de la canalización que monitorean las métricas de calidad de los datos y toman acciones automatizadas cuando ocurren violaciones.

Al combinar estos enfoques, se crean canalizaciones que detectan problemas de calidad al principio, impiden que los datos no válidos lleguen a las tablas de producción y proporcionen visibilidad sobre el estado de los datos. Estas aptitudes son esenciales para los ingenieros de datos que trabajan con El catálogo de Unity que necesitan mantener estándares de alta calidad de datos en el patrimonio de datos de su organización.