Présentation

Les problèmes de qualité des données peuvent déraillementer les projets d’analyse, endommager les rapports métier et éroder la confiance dans votre plateforme de données. Lorsque des données non valides entrent dans vos tables, qu'il s'agisse d'incompatibilités de type, de valeurs requises manquantes ou de modifications de schéma inattendues, les problèmes se multiplient à mesure que ces données transitent par des pipelines et atteignent les utilisateurs finaux. L’implémentation de contraintes robustes de qualité des données au moment de l’ingestion crée une base de confiance dans vos ressources de données.

Azure Databricks fournit plusieurs mécanismes pour appliquer la qualité des données dans Unity Catalog. L’application du schéma valide automatiquement les types de données lors de l’écriture dans des tables Delta Lake. Les contraintes de table définissent des règles qui rejettent les enregistrements non valides au moment de l’écriture. Les règles de validation du pipeline dans les pipelines Lakeflow permettent d'effectuer des contrôles qualité en temps réel sur les données de streaming, avec des actions configurables en cas de violation. Ensemble, ces fonctionnalités constituent une approche complète pour maintenir l’intégrité des données.

Tout au long de ce module, vous explorez des techniques pratiques pour implémenter des contraintes de qualité des données. Vous apprenez à appliquer des contrôles de type de données à l'aide de la validation de schéma, du casting explicite et des contraintes CHECK. Vous découvrez des stratégies de gestion de la dérive de schéma lorsque les systèmes sources évoluent au fil du temps. Vous implémentez des vérifications de validation pour la nullabilité, l’unicité et les plages de valeurs. Enfin, vous gérez les attentes des pipelines qui surveillent les indicateurs de qualité des données et prennent des mesures automatisées en cas de violations.

En combinant ces approches, vous créez des pipelines qui interceptent les problèmes de qualité au début, empêchent les données non valides d’atteindre des tables de production et fournissent une visibilité sur l’intégrité de vos données. Ces compétences sont essentielles pour les ingénieurs données travaillant avec Unity Catalog qui doivent maintenir des normes de qualité des données élevées dans le patrimoine de données de leur organisation.