Resumen
En este módulo, ha explorado el flujo de trabajo completo de ingeniería de datos para limpiar, transformar y cargar datos en tablas de Unity Catalog en Azure Databricks. Desde la generación de perfiles de datos inicial hasta las operaciones de carga finales, cada técnica se basa en el anterior para ofrecer datos bien estructurados y de alta calidad listos para su análisis.
Aprendiste cómo perfilado de datos usando ANALYZE TABLE y las funciones de monitoreo de Unity Catalog revela problemas de calidad de datos, como porcentajes de valores nulos, registros duplicados y anomalías en la distribución. Ha explorado cómo seleccionar los tipos de datos adecuados afecta a la eficiencia del almacenamiento, el rendimiento de las consultas y la integridad de los datos, especialmente la importancia de usar DECIMAL para los cálculos financieros. Practicaste la identificación y resolución duplicados y valores nulos utilizando técnicas como QUALIFY con funciones de ventana, dropDuplicates(), y fillna() métodos.
Para la transformación de datos, aplicó operaciones de filtrado, agrupación y agregación para dar forma a los datos para los requisitos analíticos. Los conjuntos de datos se combinan mediante combinaciones para la combinación horizontal y se establecen operadores como UNION, INTERSECTy EXCEPT para combinaciones verticales. Reformuló las estructuras de datos mediante la desnormalizaciónpara mejorar el rendimiento de las consultas, pivoteo para análisis de tablas cruzadas, y despivotación para normalizar conjuntos de datos amplios.
Por último, implementó estrategias de carga que coincidan con los escenarios de datos: INSERT INTO para anexar nuevos registros, INSERT OVERWRITE para reemplazar los datos y MERGE INTO para las operaciones upsert que sincronizan los cambios. A medida que crea canales de datos, aplique estas técnicas sistemáticamente: primero cree un perfil para comprender sus datos, límpielos para resolver problemas de calidad, transforme para cumplir con los requisitos analíticos y cargue con la estrategia adecuada para mantener la integridad de los datos en su lakehouse.