Calidad de datos

Haga de la calidad parte de la ejecución, no un documento posterior.

La calidad de datos convierte expectativas orientadas a Source en aserciones SQL repetibles, con una condición de aprobación clara, un QualityRun preservado y evidencia de fallo acotada.

La calidad de datos convierte expectativas orientadas a Source en aserciones SQL repetibles, con una condición de aprobación clara, un QualityRun preservado y evidencia de fallo acotada.
Empiece por una expectativa explícita.

Las plantillas visuales cubren comprobaciones de nulos, vacíos, unicidad, recuento de filas, intervalos de valores, patrones, valores aceptados e integridad referencial. SQL personalizado permite aserciones más complejas cuando la condición de aprobación se define con precisión.

Previsualizar, guardar y ejecutar son acciones diferentes.

La vista previa prueba la interpretación actual. Guardar crea o modifica una regla mutable. Ejecutar ahora o mediante un paso Pipeline admitido crea un QualityRun persistente y un Finding acotado cuando falla.

La calidad puede controlar un flujo implementado.

Un job independiente de calidad o un paso de control Master puede detener trabajo posterior admitido cuando falla. PipelineRun, QualityRun y trigger exactos permanecen como registros separados.

El mínimo privilegio sigue siendo esencial.

SQL personalizado no dispone de un parser universal que garantice solo lectura y una sentencia. El modal de SQL Console exige volver a ejecutar después de editar, porque un resultado anterior no demuestra el borrador actual. Las credenciales Source deben usar un rol de lectura de mínimo privilegio y las muestras de fallo deben excluir secretos y datos personales innecesarios.

Los límites actuales no se ocultan.

QualityRule es mutable y no está fijado directamente a DatasetVersion. Ejecución de suites, reparación automática, remediación completa de Findings y entrega confirmada de notificaciones no son capacidades actuales. Una tabla Sandbox gestionada participa mediante su Project System Sandbox Source, no por una ruta de calidad separada y oculta.

Empiece por una expectativa explícita.

Las plantillas visuales cubren comprobaciones de nulos, vacíos, unicidad, recuento de filas, intervalos de valores, patrones, valores aceptados e integridad referencial. SQL personalizado permite aserciones más complejas cuando la condición de aprobación se define con precisión.

Comprobaciones de valores nulos y vacíos

Límites de unicidad y recuento de filas

Intervalos de valores numéricos o comparables

Comprobaciones SQL LIKE de patrones y valores aceptados

Comprobaciones de existencia referencial

Aserciones SQL personalizadas y explícitas

Previsualizar, guardar y ejecutar son acciones diferentes.

La vista previa prueba la interpretación actual. Guardar crea o modifica una regla mutable. Ejecutar ahora o mediante un paso Pipeline admitido crea un QualityRun persistente y un Finding acotado cuando falla.

La vista previa es síncrona y no persistente.

Guardar cambia la definición mutable de QualityRule.

Ejecutar ahora, Pipeline y Master preservan un QualityRun.

Un fallo persiste un Finding de calidad acotado, separado del flujo Finding de Assurance.

La calidad puede controlar un flujo implementado.

Un job independiente de calidad o un paso de control Master puede detener trabajo posterior admitido cuando falla. PipelineRun, QualityRun y trigger exactos permanecen como registros separados.

El mínimo privilegio sigue siendo esencial.

SQL personalizado no dispone de un parser universal que garantice solo lectura y una sentencia. El modal de SQL Console exige volver a ejecutar después de editar, porque un resultado anterior no demuestra el borrador actual. Las credenciales Source deben usar un rol de lectura de mínimo privilegio y las muestras de fallo deben excluir secretos y datos personales innecesarios.

Los límites actuales no se ocultan.

QualityRule es mutable y no está fijado directamente a DatasetVersion. Ejecución de suites, reparación automática, remediación completa de Findings y entrega confirmada de notificaciones no son capacidades actuales. Una tabla Sandbox gestionada participa mediante su Project System Sandbox Source, no por una ruta de calidad separada y oculta.

Siguiente paso

Empiece por el flujo que no puede permitirse ambigüedades.

Incluya los sistemas, responsables, reglas, obligaciones de entrega y requisitos de evidencia relevantes.

Analizar un flujo crítico