How can you align data quality monitoring with data loading processes?

Data Quality Management is active management of quality of data so the data is useful for business. Data quality can be measured in terms of - Accuracy - Completeness - Validity - Uniqueness - Timeliness - Consistency

Na minha experiência como engenheiro de dados, trabalhando com Azure Databricks e Data Factory, pude ver que métricas como a integridade e a consistência dos dados são fundamentais para manter a confiabilidade dos pipelines de dados. Por exemplo, ao implementar um projeto de migração de dados para a cloud, as métricas de qualidade ajudaram a equipe a identificar rapidamente os registros duplicados e valores ausentes, o que foi crucial para o sucesso do projeto. No entanto, gostaria de acrescentar que, além das métricas técnicas, é importante considerar as métricas de negócios, como o impacto dos dados na tomada de decisão. Isso pode às vezes ser negligenciado, mas é igualmente crítico para o alinhamento com as metas da empresa.

I could complement that in my opinion, data quality verification items must be integrated into a Master Data Management (MDM) program to ensure data quality in all aspects, including content and structure. The process should include data profiling to identify anomalies, establish baselines for future investigations, and generate recommendations for improvements. Additionally, data collection, source tracking, standardization, enrichment, and data unification, along with human curation and the use of artificial intelligence, are essential components to ensure data quality from its origins.

Encontrei valor na parte que discute a implementação de verificações de qualidade de dados. Na minha jornada com tecnologias cloud como Azure Databricks e Data Factory, as verificações automatizadas de qualidade foram essenciais. Por exemplo, ao usar Databricks, implementei testes que automaticamente rejeitavam cargas de dados com formatos inesperados, evitando assim a corrupção dos datasets. Contudo, vale ressaltar que a configuração dessas verificações deve ser equilibrada para evitar o excesso de falsos positivos, o que pode levar a atrasos desnecessários e sobrecarga na equipe de dados.

É muito importante definir junto aos Stakeholders quais as métricas de sucesso com relação a qualidade de dados. Após isso, implementar recursos para validação automática e notificações. Um outro recurso importante é o uso de contratos de dados para se ter documentação de todos as etapas de validação bem como as regras de validação dos dados.

> Data quality metrics such as completeness, validity, accuracy, timeliness, consistency & uniqueness should be evaluated in data loading processes. set clear thresholds & expectations for each metric. > Usually we need to measure the percentage of missing values, number of duplicates, deviation from expected values, or the latency of data ingestion. > We can use SQL queries, Python scripts, specialized tools to perform data quality checks on raw data, transformed data or on final standardized dataset. > Data quality monitoring tools like Airflow, DataDog or Great Expectations helps with the process of collecting, storing, analyzing, visualizing data quality metrics and issues & alerting or notifying the relevant stakeholders or systems.

Databricks Lakehouse Monitoring Para quem usa Databricks estude sobre a feature Lakehouse Monitoring, ela tem um viés de monitorar a qualidade de dados gerando insights bem legais sobre suas tabelas, com dashboards prontos pra voce utilizar.

To effectively align data quality monitoring with the data loading process, here are some recommended steps: - During data loading, consider setting up automated checks to quickly catch any irregularities or errors. - Incorporate data validation scripts to ensure the integrity of the data before it is loaded. - Integrate data quality metrics into the loading process to keep track of any changes over time. - Create alerts for any potential data quality issues that are detected during the loading process, ensuring immediate attention and resolution. - Regularly review and enhance your monitoring procedures in order to consistently improve the quality of your data.

Além dos pontos mencionados, é importante considerar a escalabilidade e flexibilidade dos sistemas de monitoramento de qualidade de dados. A adoção de práticas como Infraestrutura como Código (laC) no Azure, por exemplo, pode facilitar a gestão e replicação de ambientes, promovendo práticas consistentes de qualidade de dados em diferentes projetos e equipes.