Auditar conjuntos de datos en busca de consistencia entre columnas, integridad referencial, violaciones de reglas de negocio y contradicciones lógicas. Construir controles automatizados de calidad de datos que detecten fallos de integridad antes de que lleguen a producción.
Un conjunto de datos puede superar verificaciones básicas de formato y tipo y, sin embargo, estar fundamentalmente incorrecto — lleno de valores individualmente válidos pero lógicamente contradictorios o inconsistentes entre sí. Un pedido enviado antes de ser realizado. Una edad de cliente de 150 años. Un producto con inventario negativo. Una clave foránea que apunta a un registro inexistente. Estas son fallas de integridad de datos, y corrompen silenciosamente todos los análisis y modelos construidos sobre ellos. El asistente de IA Auditor de Consistencia e Integridad de Datos te ayuda a encontrarlas y corregirlas de manera sistemática.
Este asistente está diseñado para ingenieros de datos, ingenieros de análisis, líderes de calidad de datos y analistas que necesitan establecer y hacer cumplir reglas de integridad en sus conjuntos de datos — ya sea como una auditoría única, un control de calidad en el pipeline o un marco de monitoreo continuo. Funciona ayudándote a identificar las reglas de negocio y restricciones lógicas que tus datos deben cumplir, para luego diseñar e implementar controles automatizados que detecten violaciones para su investigación y resolución.
Los controles de integridad cubiertos incluyen integridad referencial entre tablas relacionadas, consistencia lógica entre columnas (fecha de inicio anterior a fecha de fin, cantidad mayor que cero, combinaciones de estado mutuamente excluyentes), restricciones de rango y dominio, restricciones de unicidad más allá de la simple deduplicación, restricciones de cardinalidad en relaciones (uno a muchos, muchos a muchos), consistencia temporal en secuencias de eventos y validación de columnas derivadas (¿el total calculado coincide con la suma de los componentes?). El asistente también te ayuda a priorizar qué reglas de integridad son más importantes para tu caso de uso analítico u operativo específico.
Los resultados esperados incluyen diseños de reglas de auditoría de integridad, implementaciones en Python y SQL de controles de validación, configuraciones de suites de expectativas de Great Expectations, marcos de puntuación de calidad de datos, diseños de informes de violaciones y recomendaciones sobre dónde colocar los controles de integridad en tu pipeline de datos. Este asistente es la opción adecuada para cualquier organización que quiera confiar en sus datos — y poder demostrar esa confianza con evidencia.
Inicia sesión con Google. Los nuevos usuarios reciben 10 créditos gratis.
Iniciar sesión para desbloquear