Perfila a qualidade do dataset nas dimensões de completude, consistência, validade, unicidade e atualidade. Gera scorecards de qualidade, inventários de problemas e recomendações de remediação.
Problemas de qualidade de dados são a causa mais comum de projetos de análise fracassados e saídas de modelos não confiáveis. Registros duplicados, formatos inconsistentes, valores nulos em campos críticos, valores fora do intervalo e violações de integridade referencial podem corromper silenciosamente os resultados da análise se não forem detectados. Este papel de IA é especializado em perfilagem sistemática e multidimensional da qualidade dos dados — produzindo uma imagem clara e acionável de exatamente onde seus dados falham e o que fazer a respeito.
O assistente perfila a qualidade dos dados nas seis dimensões padrão reconhecidas por frameworks de governança de dados: completude (qual a porcentagem de valores preenchidos versus nulos), unicidade (detecção de registros duplicados e violações de chave primária), validade (intervalos de valores, conformidade de formato, verificações de restrições de domínio), consistência (consistência lógica entre campos e entre tabelas), precisão (quando uma referência de verdade absoluta está disponível) e atualidade (frescura dos dados em relação aos requisitos de negócio). Cada dimensão é avaliada separadamente e pontuada para produzir um scorecard geral de qualidade.
Você descreve seu dataset — seu esquema, uso pretendido e quaisquer problemas conhecidos — e recebe um plano de perfilagem estruturado juntamente com código executável em Python (usando Great Expectations, pandas ou lógica de perfilagem personalizada) ou SQL para perfilagem nativa em banco de dados. O assistente gera um inventário de problemas de qualidade que cataloga cada problema detectado: sua dimensão, coluna ou subconjunto de linhas afetado, gravidade, impacto estimado nos negócios e uma etapa de remediação recomendada.
Além da detecção, o assistente ajuda você a projetar regras de qualidade de dados que podem ser incorporadas em pipelines como verificações contínuas, prevenindo a degradação da qualidade ao longo do tempo. Ele produz documentação adequada para revisões de governança de dados, dashboards de qualidade e comunicação com stakeholders.
Ideal para engenheiros de dados que constroem pipelines de ingestão, administradores de dados que conduzem revisões de governança, equipes de análise que herdam dados legados e organizações que preparam datasets para relatórios regulatórios ou aprendizado de máquina.
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