Présentation

Les données brutes arrivent rarement dans un format prêt pour l’analyse. Les valeurs manquantes, les enregistrements en double, les types de données incohérents et les jeux de données mal structurés sont des défis courants que les ingénieurs données doivent résoudre avant que les données puissent fournir de la valeur métier. Sans nettoyage et transformation appropriés, les résultats d’analyse ne sont pas fiables et les processus en aval échouent. Unity Catalog dans Azure Databricks fournit la base de gouvernance pour la gestion des ressources de données transformées tout au long de ce processus.

Azure Databricks offre une boîte à outils pour les tâches de qualité et de transformation des données. Le profilage des données génère des statistiques récapitulatives qui révèlent des problèmes tels que des pourcentages null, des distributions de valeurs inattendues et une dérive de données. La sélection de type garantit que les colonnes utilisent les types de données appropriés pour l’efficacité du stockage et les performances des requêtes. Les techniques de gestion dupliquée et null vous permettent d’identifier et de résoudre les problèmes courants de qualité des données à l’aide de SQL ou PySpark. Les opérations de transformation , notamment le filtrage, le regroupement, l’agrégation, les jointures et les opérateurs de définition redéfinissent les données pour répondre aux exigences analytiques.

Au-delà des transformations de base, vous travaillez avec des techniques avancées de remodelage. La dénormalisation aplatit les tables associées pour accélérer les performances des requêtes. Le pivotement transforme les valeurs des lignes en colonnes pour l’analyse tabulaire croisée, tandis que le dépivotement inverse ce processus pour les structures de données normalisées. Enfin, stratégies de chargement telles que l’ajout, la substitution et la fusion garantissent que les données transformées aboutissent correctement dans les tables cibles, que vous ajoutiez de nouveaux enregistrements, remplaciez les données existantes ou synchronisiez les modifications via des opérations de mise à jour/insertion.

Dans ce module, vous allez apprendre à évaluer la qualité des données par le biais du profilage, à appliquer des techniques de nettoyage pour résoudre les problèmes courants, transformer des données à l’aide d’opérations SQL et PySpark et charger les résultats dans des tables Unity Catalog avec la stratégie appropriée pour chaque scénario.