GCP Data Quality Tools

Un outil d’évaluation de la qualité des données pour les jeux de données GCP, profilant et validant les données afin d’assurer la gouvernance et la fiabilité.

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À propos de cet outil

L’outil analyse la qualité des données sur les déploiements Google Cloud Platform en profilant les ensembles de données, en validant les schémas et en calculant des métriques de qualité. Il identifie des problèmes tels que des colonnes à forte proportion de valeurs nulles, les duplications, l’intégrité référentielle cassée et les enregistrements obsolètes, et il produit un rapport de qualité structuré adapté aux revues de gouvernance. Il s’intègre aux métadonnées de BigQuery, aux objets Cloud Storage et au Data Catalog pour fournir le contexte et la traçabilité. L’approche privilégie des vérifications répétables et auditable qui évoluent avec les volumes de données cloud et les schémas en évolution. Il prend en charge à la fois les contextes par lots et en continu et permet des ensembles de règles personnalisés reflétant des politiques propres au domaine. Les sorties incluent des scores par table, des listes d’incidents et des recommandations de remédiation alignées sur la gouvernance des données de l’organisation. L’outil est destiné aux data engineers, data stewards, équipes analytiques et architectes cloud qui ont besoin de signaux mesurables pour évaluer la fiabilité des pipelines et la préparation des données pour le ML. Sa valeur réside dans l’intégration native au cloud, l’application de règles et des rapports exportables qui alimentent les flux de travail de gouvernance.

Comment utiliser

  1. Fournir les entrées: indiquer les sources de données (ensembles BigQuery, chemins GCS), sélectionner le type de source et définir des règles (complétude, valeurs nulles, unicité) avec des seuils.
  2. Définir la portée: sélectionner les tables, les partitions, l’échantillonnage et la plage temporelle.
  3. Lancer l’évaluation: choisir le mode profilage ou validation; l’outil calcule les métriques et signale les problèmes.
  4. Examiner les résultats: consulter le score global, les métriques par table, les problèmes et les recommandations actionnables; export en JSON/CSV.
  5. Planification: programmer des exécutions récurrentes et des seuils d’alerte pour les changements de qualité.
How to use gcp data quality tools

Frequently Asked Questions

Trouvez des réponses rapides

Quelles sources de données sont prises en charge ?
L’outil se connecte nativement à des ensembles BigQuery et des fichiers Cloud Storage, avec une importation des métadonnées extensible pour Data Catalog. Il n’extrait pas les données en dehors de GCP, sauf si l’utilisateur le configure.
Comment les scores de qualité sont-ils calculés ?
Les scores combinent complétude, exactitude, cohérence et actualité, pondérés par des règles définies par l’utilisateur. Les scores sont rapportés par table et peuvent être agrégés par projet ou dataset.
Les règles peuvent-elles être personnalisées ?
Oui, les utilisateurs définissent des ensembles de règles pour la conformité du schéma, le taux de nullité, les duplications, l’intégrité référentielle et l’actualité. Les règles prennent en charge des seuils et des bases historiques pour l’analyse des tendances.
Les rapports peuvent-ils être automatisés ?
Oui, les plannings peuvent déclencher des exécutions récurrentes et exporter les résultats vers JSON/CSV ou des annotations Data Catalog, facilitant les flux de gouvernance et les audits.

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