Introdução

Problemas de qualidade de dados podem inviabilizar projetos de análise, corromper relatórios de negócios e corroer a confiança em sua plataforma de dados. Quando dados inválidos são inseridos em suas tabelas, seja por meio de incompatibilidades de tipo, valores obrigatórios ausentes ou alterações inesperadas de esquema, problemas se agravam à medida que esses dados fluem pelos pipelines e chegam aos consumidores. Implementar restrições robustas de qualidade de dados no ponto de ingestão cria uma base de confiança em seus ativos de dados.

O Azure Databricks fornece vários mecanismos para impor a qualidade dos dados no Catálogo do Unity. A imposição de esquema valida os tipos de dados automaticamente ao gravar em tabelas Delta Lake. As restrições de tabela definem regras que rejeitam registros inválidos no momento da escrita. As expectativas de pipeline nos pipelines do Lakeflow permitem verificações de qualidade em tempo real em dados de streaming com ações configuráveis para violações. Juntos, esses recursos formam uma abordagem abrangente para manter a integridade dos dados.

Ao longo deste módulo, você explora técnicas práticas para implementar restrições de qualidade de dados. Você aprenderá a impor verificações de tipo de dados usando validação de esquema, conversão explícita e restrições CHECK. Você descobre estratégias para gerenciar o desvio de esquema quando os sistemas de origem evoluem ao longo do tempo. Você implementa verificações de validação para nulidade, exclusividade e intervalos de valor. Por fim, você domina as expectativas de pipeline que monitoram as métricas de qualidade dos dados e tomam ações automatizadas quando ocorrem violações.

Ao combinar essas abordagens, você cria pipelines que capturam problemas de qualidade antecipadamente, impedem que dados inválidos cheguem às tabelas de produção e fornecem visibilidade sobre a integridade de seus dados. Essas habilidades são essenciais para engenheiros de dados que trabalham com o Catálogo do Unity que precisam manter padrões de alta qualidade de dados em todo o patrimônio de dados de sua organização.