Introductie
Onbewerkte gegevens komen zelden binnen in een indeling die gereed is voor analyse. Ontbrekende waarden, dubbele records, inconsistente gegevenstypen en slecht gestructureerde gegevenssets zijn veelvoorkomende uitdagingen die data engineers moeten aanpakken voordat gegevens bedrijfswaarde kunnen leveren. Zonder de juiste reiniging en transformatie worden analyseresultaten onbetrouwbaar en mislukken downstreamprocessen. Unity Catalog in Azure Databricks biedt de governancebasis voor het beheren van getransformeerde gegevensassets gedurende dit proces.
Azure Databricks biedt een toolkit voor gegevenskwaliteit en transformatiewerk. Met gegevensprofilering worden samenvattingsstatistieken gegenereerd die problemen zoals null-percentages, onverwachte waardedistributies en gegevensdrift onthullen. Typeselectie zorgt ervoor dat kolommen de juiste gegevenstypen gebruiken voor opslagefficiëntie en queryprestaties. Met dubbele en null-afhandelingstechnieken kunt u veelvoorkomende problemen met gegevenskwaliteit identificeren en oplossen met behulp van SQL of PySpark. Transformatiebewerkingen , waaronder filteren, groeperen, aggregeren, samenvoegen en setoperatoren, hervormen gegevens om aan analytische vereisten te voldoen.
Naast basistransformaties werkt u met geavanceerde technieken voor het opnieuw vormgeven. Met denormalisering worden gerelateerde tabellen platgemaakt voor snellere queryprestaties. Het draaien roteert rijwaarden naar kolommen voor kruistabelanalyse, terwijl het omkeren dit proces omkeert voor genormaliseerde gegevensstructuren. Ten slotte zorgen het laden van strategieën zoals toevoegen, overschrijven en samenvoegen ervoor dat getransformeerde gegevens correct terechtkomen in doeltabellen, ongeacht of u nieuwe records toevoegt, bestaande gegevens vervangt of wijzigingen synchroniseert via upsert-bewerkingen.
In deze module leert u hoe u gegevenskwaliteit beoordeelt via profilering, opschoningstechnieken toepast om veelvoorkomende problemen op te lossen, gegevens te transformeren met behulp van SQL- en PySpark-bewerkingen en de resultaten in Unity Catalog-tabellen te laden met de juiste strategie voor elk scenario.