Resumo

Ao longo deste módulo, explorou todo o fluxo de trabalho de engenharia de dados para limpar, transformar e carregar dados em tabelas do Unity Catalog no Azure Databricks. Desde o perfil inicial dos dados até às operações finais de carregamento, cada técnica baseia-se na anterior para fornecer dados de alta qualidade e bem estruturados, prontos para análise.

Aprendeu como o perfilamento de dados usando ANALYZE TABLE e as funcionalidades de monitorização do Unity Catalog revelam problemas de qualidade dos dados, como percentagens nulas, registos duplicados e anomalias de distribuição. Explorou como a seleção dos tipos de dados adequados afeta a eficiência do armazenamento, o desempenho das consultas e a integridade dos dados — particularmente a importância do uso DECIMAL para cálculos financeiros. Praticaste identificar e resolver duplicados e valores nulos usando técnicas como QUALIFY com funções janela, dropDuplicates(), e fillna() métodos.

Para a transformação de dados, aplicaste operações de filtragem, agrupamento e agregação para moldar os dados conforme os requisitos analíticos. Combinaste conjuntos de dados usando joins para fusão horizontal e estabeleceste operadores como UNION, INTERSECT, e EXCEPT para combinações verticais. Remodelaste estruturas de dados através de desnormalização para desempenho de consultas, pivotamento para análise cruzada de tabelas e despivoteamento para normalizar conjuntos de dados amplos.

Finalmente, implementaram estratégias de carregamento que correspondem aos seus cenários de dados: INSERT INTO para adicionar novos registos, INSERT OVERWRITE para substituir dados e MERGE INTO para operações upsert que sincronizam alterações. Ao construir pipelines de dados, aplique estas técnicas de forma sistemática — comece por analisar para compreender os seus dados, limpar para resolver questões de qualidade, transformar para satisfazer os requisitos analíticos e carregar com a estratégia adequada para manter a integridade dos dados no seu data lakehouse.