Introduzione

I problemi di qualità dei dati possono compromettere i progetti di analisi, corrompere i report aziendali e ridurre la fiducia nella piattaforma dei dati. Quando i dati non validi vengono immessi nelle tabelle, indipendentemente dalla mancata corrispondenza del tipo, dai valori obbligatori mancanti o dalle modifiche impreviste dello schema, i problemi si complicano man mano che i dati passano attraverso le pipeline e raggiungono i consumer downstream. L'implementazione di vincoli di qualità dei dati affidabili al momento dell'inserimento crea una base di attendibilità negli asset di dati.

Azure Databricks offre più meccanismi per applicare la qualità dei dati all'interno di Unity Catalog. L'imposizione dello schema convalida automaticamente i tipi di dati durante la scrittura in tabelle Delta Lake. I vincoli di tabella definiscono regole che rifiutano record non validi in fase di scrittura. Le aspettative della pipeline nelle pipeline Lakeflow consentono controlli di qualità in tempo reale sui dati di streaming con azioni configurabili per le violazioni. Insieme, queste funzionalità costituiscono un approccio completo per mantenere l'integrità dei dati.

In questo modulo vengono esaminate le tecniche pratiche per l'implementazione di vincoli di qualità dei dati. Si apprenderà come applicare controlli dei tipi di dati usando la convalida dello schema, il cast esplicito e i vincoli CHECK. Si individuano strategie per la gestione della deriva dello schema quando i sistemi di origine si evolvono nel tempo. Si implementano controlli di convalida per nullabilità,univocità e intervalli di valori. Infine, è possibile gestire le aspettative della pipeline che monitorano le metriche di qualità dei dati e eseguono azioni automatizzate quando si verificano violazioni.

Combinando questi approcci, si creano pipeline che intercettano i problemi di qualità in anticipo, impediscono ai dati non validi di raggiungere le tabelle di produzione e offrono visibilità sull'integrità dei dati. Queste competenze sono essenziali per i data engineer che lavorano con Unity Catalog che devono mantenere standard di alta qualità dei dati nel patrimonio di dati dell'organizzazione.