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El problema empresarial
Los duplicados, valores ausentes y relaciones huérfanas se descubren demasiado tarde en los informes.
Lo que sabrás hacer
Escribir una batería de controles y producir un informe de anomalías accionable.
Medir completitud y unicidad
Detectar registros huérfanos
Documentar una regla
Priorizar una corrección
Límites de este microcurso
Este microcurso desarrolla una competencia concreta. No sustituye un itinerario completo ni una formación de administración de servidores.
Requisitos previos
Filtros, agregaciones y joins
Proyecto y práctica
9 ejercicios verificados están disponibles. Se incluye un proyecto empresarial.
Itinerario enfocado
Tu programa, en orden.
El contenido permanece centralizado: completar una actividad también actualiza el itinerario que la contiene.
Microlecciones
01
La calidad de los datos se mide por regla.
Los datos de calidad no son solo una tabla sin NULL. Debe respetar las reglas necesarias para su uso: identificadores únicos, campos obligatorios, valores autorizados y coherencia entre fuentes.
Una buena consulta se construye en pasos cortos. Primero ejecuta la fuente, añade una transformación, observe el resultado y luego solo la siguiente cláusula.
Pasa de una consulta correcta a un resultado profesional
En un entorno profesional, esta técnica se utiliza en particular para asegurar una importación, validar un indicador antes de su publicación o controlar la coherencia entre dos sistemas. Sin embargo, una consulta no es confiable sólo porque se ejecuta: se debe vincular cada cláusula a una regla de negocio, especificar qué representa una fila y verificar que el período, las exclusiones y los valores faltantes se procesen de forma voluntaria.
Una columna de estado contiene `paid`, `PAID`, un espacio final y un valor desconocido. Una fecha imposible o un correo electrónico mal redactado pueden ignorarse silenciosamente mediante un análisis demasiado optimista.
Mantén el valor bruto, crea un valor normalizado separado y clasifica cada anomalía por regla. Un informe de calidad debe medir la cobertura, la unicidad, la validez y la coherencia entre las columnas.
Compara antes/después de la normalización, no reemplace automáticamente un valor ambiguo y publique la cantidad de registros devueltos excluidos de cada KPI.