Einleitung
Rohdaten kommen selten in einem Format ein, das für die Analyse bereit ist. Fehlende Werte, duplizierte Datensätze, inkonsistente Datentypen und schlecht strukturierte Datasets sind häufige Herausforderungen, mit denen Datentechniker reagieren müssen, bevor Daten einen Geschäftlichen Wert liefern können. Ohne ordnungsgemäße Reinigung und Transformation werden Analyseergebnisse unzuverlässig, und nachgelagerte Prozesse schlagen fehl. Unity-Katalog in Azure Databricks bietet die Governance-Grundlage für die Verwaltung transformierter Datenressourcen während dieses Prozesses.
Azure Databricks bietet ein Toolkit für Datenqualität und Transformationsarbeit. Die Datenprofilerstellung generiert Zusammenfassende Statistiken, die Probleme wie Nullprozentsätze, unerwartete Wertverteilungen und Datenabweichungen erkennen. Die Typauswahl stellt sicher, dass Spalten geeignete Datentypen zur Speichereffizienz und Abfrageleistung verwenden. Techniken zur Duplikat- und Nullwertbehandlung ermöglichen es Ihnen, allgemeine Probleme mit der Datenqualität mithilfe von SQL oder PySpark zu identifizieren und zu beheben. Transformationsvorgänge , einschließlich Filtern, Gruppieren, Aggregation, Verknüpfungen und Festlegen von Operatoren umgestalten Daten, um analytische Anforderungen zu erfüllen.
Über grundlegende Transformationen hinaus arbeiten Sie mit erweiterten Techniken zur Umformung. Die Denormalisierung vereinfacht verwandte Tabellen, um die Abfrageleistung zu beschleunigen. Beim Pivotieren werden Zeilenwerte in Spalten für tabellarische Analysen gedreht, während das Aufheben des Pivotings diesen Prozess für normalisierte Datenstrukturen umkehrt. Schließlich sorgen Ladestrategien wie Anfügen, Überschreiben und Zusammenführen dafür, dass transformierte Daten ordnungsgemäß in den Zieltabellen landen – ganz gleich, ob Sie neue Datensätze hinzufügen, vorhandene Daten ersetzen oder Änderungen durch Upsert-Vorgänge (Einfügen/Aktualisieren) synchronisieren.
In diesem Modul erfahren Sie, wie Sie die Datenqualität durch Profilerstellung bewerten, Reinigungstechniken anwenden, um häufige Probleme zu beheben, Daten mithilfe von SQL- und PySpark-Vorgängen zu transformieren und die Ergebnisse mit der entsprechenden Strategie für jedes Szenario in Unity Catalog-Tabellen zu laden.