RINGKASAN
Sepanjang modul ini, Anda menjelajahi alur kerja rekayasa data lengkap untuk membersihkan, mengubah, dan memuat data ke dalam tabel Unity Catalog di Azure Databricks. Dari pembuatan profil data awal hingga operasi pemuatan akhir, setiap teknik dibangun berdasarkan yang sebelumnya untuk memberikan data berkualitas tinggi dan terstruktur dengan baik siap untuk analisis.
Anda mempelajari cara pembuatan profil data menggunakan ANALYZE TABLE dan fitur pemantauan Unity Catalog mengungkapkan masalah kualitas data seperti persentase null, rekaman duplikat, dan anomali distribusi. Anda mengeksplorasi bagaimana memilih jenis data yang sesuai memengaruhi efisiensi penyimpanan, performa kueri, dan integritas data—terutama pentingnya penggunaan DECIMAL untuk perhitungan keuangan. Anda berlatih mengidentifikasi dan menyelesaikan duplikat dan nilai null menggunakan teknik seperti QUALIFY dengan fungsi jendela, dropDuplicates(), dan fillna() metode.
Untuk transformasi data, Anda menerapkan operasi pemfilteran, pengelompokan, dan agregasi untuk membentuk data untuk persyaratan analitik. Anda menggabungkan himpunan data menggunakan join untuk penggabungan horizontal dan operator himpunan seperti UNION, INTERSECT, dan EXCEPT untuk kombinasi vertikal. Anda membentuk ulang struktur data melalui denormalisasi untuk performa kueri, melakukan pivot untuk analisis lintas tabular, dan membatalkan pivot untuk menormalkan himpunan data yang luas.
Terakhir, Anda menerapkan strategi pemuatan yang cocok dengan skenario data Anda: INSERT INTO untuk menambahkan rekaman baru, INSERT OVERWRITE untuk mengganti data, dan MERGE INTO untuk operasi upsert yang menyinkronkan perubahan. Saat Anda membangun aliran data, terapkan teknik ini secara sistematis—melakukan profiling terlebih dahulu untuk memahami data Anda, membersihkan data untuk menyelesaikan masalah kualitas, mentransformasikan untuk memenuhi persyaratan analitik, dan memuat dengan strategi yang sesuai untuk menjaga integritas data di danau rumah Anda.