Datakwaliteit

Maak kwaliteit onderdeel van de uitvoering, niet een document achteraf.

Data Quality zet brongerichte verwachtingen om in herhaalbare SQL-beweringen met een duidelijke slaagvoorwaarde, opgeslagen QualityRun en begrensd foutbewijs.

Data Quality zet brongerichte verwachtingen om in herhaalbare SQL-beweringen met een duidelijke slaagvoorwaarde, opgeslagen QualityRun en begrensd foutbewijs.
Begin met een expliciete verwachting.

Visuele sjablonen dekken controles op null, leeg, uniek, aantal rijen, waardebereik, patroon, geaccepteerde waarde en referentie. Aangepaste SQL ondersteunt complexere beweringen wanneer de slaagvoorwaarde precies is gedefinieerd.

Voorvertonen, opslaan en uitvoeren zijn verschillende acties.

Preview test de huidige interpretatie. Save maakt of wijzigt de veranderlijke regel. Run now of een ondersteunde Pipeline-stap maakt de duurzame QualityRun en bij mislukking een begrensde bevinding.

Kwaliteit kan een geïmplementeerde gegevensstroom beheersen.

Een afzonderlijke Data Quality-taak of Master-controlestap kan ondersteund downstreamwerk bij een fout stoppen. De exacte PipelineRun, QualityRun en trigger blijven afzonderlijke records.

Minimale rechten blijven essentieel.

Aangepaste SQL heeft geen universele, onafhankelijke alleen-lezenparser voor één statement. Het regelvenster in SQL Console vereist ook dat de gebruiker na het wijzigen van SQL opnieuw uitvoert, omdat een eerder resultaat het huidige concept niet bewijst. Sources moeten alleen-lezengegevens met minimale rechten gebruiken en foutvoorbeelden horen geheimen en onnodige persoonsgegevens uit te sluiten.

Huidige grenzen blijven zichtbaar.

QualityRule is veranderlijk en niet rechtstreeks aan DatasetVersion vastgezet. Suite-uitvoering, automatisch herstel, volledige afhandeling van bevindingen en bevestigde meldingslevering zijn geen huidige functionaliteiten. Een beheerde Sandbox-tabel neemt deel via de System Sandbox Source van het project, niet via een afzonderlijk verborgen kwaliteitspad.

Begin met een expliciete verwachting.

Visuele sjablonen dekken controles op null, leeg, uniek, aantal rijen, waardebereik, patroon, geaccepteerde waarde en referentie. Aangepaste SQL ondersteunt complexere beweringen wanneer de slaagvoorwaarde precies is gedefinieerd.

Controles op null en lege waarden

Grenzen voor uniciteit en aantal rijen

Numerieke of vergelijkbare waardebereiken

SQL LIKE-patroon en controles op geaccepteerde waarden

Controles op het bestaan van referenties

Expliciete aangepaste SQL-beweringen

Voorvertonen, opslaan en uitvoeren zijn verschillende acties.

Preview test de huidige interpretatie. Save maakt of wijzigt de veranderlijke regel. Run now of een ondersteunde Pipeline-stap maakt de duurzame QualityRun en bij mislukking een begrensde bevinding.

Preview is synchroon en niet-duurzaam.

Save wijzigt de veranderlijke QualityRule-definitie.

Run now, Pipeline- en Master-uitvoering slaan een QualityRun op.

Een fout slaat een begrensde Data Quality-bevinding op; deze staat los van de Assurance Finding-werkstroom.

Kwaliteit kan een geïmplementeerde gegevensstroom beheersen.

Een afzonderlijke Data Quality-taak of Master-controlestap kan ondersteund downstreamwerk bij een fout stoppen. De exacte PipelineRun, QualityRun en trigger blijven afzonderlijke records.

Minimale rechten blijven essentieel.

Aangepaste SQL heeft geen universele, onafhankelijke alleen-lezenparser voor één statement. Het regelvenster in SQL Console vereist ook dat de gebruiker na het wijzigen van SQL opnieuw uitvoert, omdat een eerder resultaat het huidige concept niet bewijst. Sources moeten alleen-lezengegevens met minimale rechten gebruiken en foutvoorbeelden horen geheimen en onnodige persoonsgegevens uit te sluiten.

Huidige grenzen blijven zichtbaar.

QualityRule is veranderlijk en niet rechtstreeks aan DatasetVersion vastgezet. Suite-uitvoering, automatisch herstel, volledige afhandeling van bevindingen en bevestigde meldingslevering zijn geen huidige functionaliteiten. Een beheerde Sandbox-tabel neemt deel via de System Sandbox Source van het project, niet via een afzonderlijk verborgen kwaliteitspad.

Volgende stap

Begin met de gegevensstroom waarin geen ruimte is voor onduidelijkheid.

Breng de relevante systemen, eigenaren, regels, leveringsverplichtingen en bewijsvereisten in kaart.

Een kritieke gegevensstroom bespreken