Controllo Dati

Controllo Dati analizza input tabellari per validare qualità strutturale e semantica. Gestisce dataset CSV/JSON, deriva i tipi di colonna e applica regole definite dall'utente per intervalli, pattern e campi obbligatori. Il risultato è un profilo di qualità verificabile che supporta governance e riproducibilità.
Concettualmente opera in modalità batch o simile a streaming: carica i dati, ricava lo schema, applica le validazioni, raccogli metriche e genera un rapporto pronto per audit. La logica principale è deterministica e fornisce codici di errore espliciti per violazioni, facilitando l'automazione.
Destinatari: data engineer, analyst e team QA che si affidano a controlli ripetuti durante l'ingestione, la validazione ETL o la preparazione dei dati di modello. Rilevamento precoce di anomalie, valori mancanti e formattazione incoerente riduce problemi di qualità a valle e accelera la decisione.
Differentiatori: regole di validazione per campo, vincoli cross-field opzionali, parsing locale e report esportabili per automazione e cataloghi dati. Casi d'uso: data pipeline, dashboard BI e audit normativi, uscite pensate per integrazione programmatica e documentazione di governance.