Data Lifeguard Tool

Un guardián de calidad de datos para ingenieros, analistas y equipos de gobernanza para validar esquemas, detectar anomalías y mejorar la fiabilidad de los conjuntos de datos.

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Sobre esta herramienta

La Data Lifeguard Tool valida y monitoriza la calidad de los datos en conjuntos analíticos. Recibe una referencia del conjunto de datos, un esquema opcional y un conjunto de reglas de calidad, y ejecuta comprobaciones estructurales, de contenido y relacionales. Devuelve una puntuación de calidad compuesta y un registro detallado de violaciones, para que los equipos actúen antes de las canalizaciones de análisis o ML.
Conceptualmente, trata la calidad de los datos como una compuerta: garantiza la conformidad del esquema, tipos de datos correctos y columnas completas; verifica patrones de valores y conjuntos permitidos; revisa duplicados e integridad referencial. Admite CSV, Parquet y SQL y puede operar en la ingestión o en comprobaciones por lotes programadas. El output está diseñado para ser consumido por catálogos de datos, herramientas de orquestación y paneles.
Valor único y diferenciadores: plantillas de reglas programables, ponderaciones configurables, detección de drift frente a baseline y muestreo escalable para grandes conjuntos de datos. Produce artefactos legibles por máquina (puntuaciones, registros de violaciones y guías de remediación) aptos para pipelines ETL. Usos: higiene de datos previa al análisis, gobernanza de data lake y generación de informes para auditoría.
Funciones centrales y flujo de trabajo con separación de responsabilidades: separación entre comprobaciones de esquema y de contenido, puntuación por columna y reportes exportables. Consideraciones de localización y privacidad soportadas con conceptos alineados a ISO y procesamiento respetuoso de la privacidad. La herramienta enfatiza reproducibilidad y trazabilidad para equipos de datos.

Cómo usar

Paso 1: Proporcionar entradas — referencia del conjunto de datos, esquema y reglas.
Paso 2: Configurar comprobaciones — definir campos requeridos, tipos de datos, rangos y patrones.
Paso 3: Ejecutar la validación — realizar comprobaciones con muestreo opcional.
Paso 4: Revisar salidas — examinar la puntuación de calidad y el registro de violaciones para identificar problemas.
Paso 5: Exportar e integrar — exportar JSON/CSV e integrar resultados en catálogo de datos o flujo ETL.

How to use data lifeguard tool

Frequently Asked Questions

Encuentre respuestas rápidas

¿Qué fuentes de datos son compatibles?
Soporta archivos CSV/Parquet locales, tablas SQL y fuentes de datos en la nube mediante cadenas de conexión estándar. Lee metadatos y toma muestras según la tasa de muestreo configurada, respetando la privacidad y el rendimiento.
¿Cómo se calcula la puntuación de calidad?
La puntuación es una composición ponderada de conformidad con el esquema, manejo de valores nulos, duplicados, drift y controles de rango. Cada componente se escala de 0 a 100 y se combina con ponderaciones predefinidas para obtener una puntuación final.
¿Puede detectarse drift?
Sí. Compara distribuciones actuales con una línea base histórica usando media y varianza y pruebas no paramétricas cuando corresponde, marcando desviaciones que requieren remediación.
¿Se pueden exportar los resultados?
Sí. Los outputs incluyen informes JSON/CSV legibles por máquina con detalles por columna y por registro, una puntuación de calidad y orientación de remediación para integración en catálogos y tuberías de datos.

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