Os modelos visuais abrangem verificações de nulos, vazios, unicidade, contagem de linhas, intervalos, padrões, valores aceites e integridade referencial. O SQL personalizado suporta asserções mais complexas quando a condição de aprovação é definida com precisão.
Qualidade dos dados
Torne a qualidade parte da execução, não um documento posterior.
O Data Quality transforma expectativas orientadas para a origem em asserções SQL repetíveis, com uma condição de aprovação clara, QualityRun persistente e evidência de falha delimitada.
A pré-visualização testa a interpretação atual. Guardar cria ou altera a regra mutável. Executar agora, ou através de uma etapa suportada do Pipeline, cria o QualityRun persistente e, em caso de falha, um Finding delimitado.
Um job autónomo de Data Quality ou uma etapa de controlo Master pode interromper trabalho suportado a jusante quando ocorre uma falha. O PipelineRun exato, o QualityRun e o acionador permanecem registos distintos.
O SQL personalizado não dispõe de um analisador universal, independente, só de leitura e limitado a uma instrução. No modal de regras, editar SQL exige nova execução; um resultado anterior não valida o rascunho atual. As origens devem usar credenciais de leitura com privilégio mínimo, e as amostras de falha devem excluir segredos e dados pessoais desnecessários.
QualityRule é mutável e não está diretamente fixada a DatasetVersion. Execução de suites, reparação automática, remediação integral de dados e entrega confirmada de notificações não são capacidades atuais. Uma tabela gerida do Sandbox participa no System Sandbox Source do projeto, não num percurso de qualidade oculto.
Comece com uma expectativa explícita.
Os modelos visuais abrangem verificações de nulos, vazios, unicidade, contagem de linhas, intervalos, padrões, valores aceites e integridade referencial. O SQL personalizado suporta asserções mais complexas quando a condição de aprovação é definida com precisão.
Verificações nulas e de valor vazio
Exclusividade e limites de contagem de linhas
Intervalos de valor numéricos ou comparáveis
Padrões SQL LIKE e verificações de valores aceites
Controlos de existência referencial
Asserções SQL personalizadas e explícitas
Pré-visualizar, guardar e executar são ações diferentes.
A pré-visualização testa a interpretação atual. Guardar cria ou altera a regra mutável. Executar agora, ou através de uma etapa suportada do Pipeline, cria o QualityRun persistente e, em caso de falha, um Finding delimitado.
A pré-visualização é síncrona e não persistente.
Guardar alterações na definição mutável QualityRule.
Executar agora, Pipeline e execução Master persistem um QualityRun.
Uma falha persiste um Finding delimitado de Data Quality, distinto do fluxo de Findings do Assurance.
A qualidade pode controlar um fluxo implementado.
Um job autónomo de Data Quality ou uma etapa de controlo Master pode interromper trabalho suportado a jusante quando ocorre uma falha. O PipelineRun exato, o QualityRun e o acionador permanecem registos distintos.
O mínimo privilégio continua a ser essencial.
O SQL personalizado não dispõe de um analisador universal, independente, só de leitura e limitado a uma instrução. No modal de regras, editar SQL exige nova execução; um resultado anterior não valida o rascunho atual. As origens devem usar credenciais de leitura com privilégio mínimo, e as amostras de falha devem excluir segredos e dados pessoais desnecessários.
Os limites atuais não estão ocultos.
QualityRule é mutável e não está diretamente fixada a DatasetVersion. Execução de suites, reparação automática, remediação integral de dados e entrega confirmada de notificações não são capacidades atuais. Uma tabela gerida do Sandbox participa no System Sandbox Source do projeto, não num percurso de qualidade oculto.
Próximo passo
Comece com o fluxo que não pode permitir a ambiguidade.
Apresente os sistemas, responsáveis, regras, obrigações de entrega e requisitos de evidência relevantes.
Analisar um fluxo crítico