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Il problema aziendale
Duplicati, valori mancanti e relazioni orfane vengono scoperti troppo tardi nel reporting.
Cosa saprai fare
Scrivere una serie di controlli e produrre un rapporto di anomalie utilizzabile.
Misurare completezza e unicità
Rilevare record orfani
Documentare una regola
Dare priorità a una correzione
Limiti di questo micro-corso
Questo micro-corso sviluppa una competenza precisa. Non sostituisce un percorso completo né una formazione di amministrazione server.
Prerequisiti
Filtri, aggregazioni e join
Progetto e pratica
9 esercizi verificati sono disponibili. È incluso un progetto aziendale.
Percorso mirato
Il tuo programma, in ordine.
I contenuti restano centralizzati: completare un’attività aggiorna anche il percorso che la contiene.
Micro-lezioni
01
La qualità dei dati è misurata da regole
I dati di qualità non sono solo una tabella senza NULL. Deve rispettare le regole necessarie per il suo utilizzo: identificatori univoci, campi obbligatori, valori autorizzati e coerenza tra le fonti.
Una buona query si costruisce in brevi passaggi. Esegui prima il sorgente, aggiungi una trasformazione, osserva il risultato, quindi solo la clausola successiva.
Passa da una query corretta a un risultato professionale
In ambito professionale, questa tecnica viene utilizzata in particolare per garantire un'importazione, convalidare un indicatore prima della pubblicazione o monitorare la coerenza tra due sistemi. Tuttavia, una query non è affidabile solo perché viene eseguita: è necessario collegare ogni clausola a una regola aziendale, specificare cosa rappresenta una riga e verificare che il punto, le esclusioni e i valori mancanti vengano elaborati volontariamente.
Una colonna di stato contiene `paid`, `PAID`, uno spazio finale e un valore sconosciuto. Una data impossibile o un'e-mail mal formata possono essere silenziosamente ignorati da un'analisi eccessivamente ottimistica.
Mantieni il valore grezzo, crea un valore normalizzato separato e classifica ciascuna anomalia in base alla regola. Un rapporto sulla qualità dovrebbe misurare la copertura, l'unicità, la validità e la coerenza tra le colonne.
Confronta prima/dopo la normalizzazione, non sostituire automaticamente un valore ambiguo e pubblicare il numero di record restituiti esclusi da ciascun KPI.
