Resumo
Ao longo deste módulo, você explorou o fluxo de trabalho completo de engenharia de dados para limpar, transformar e carregar dados em tabelas do Catálogo do Unity no Azure Databricks. Desde a criação de perfil de dados inicial até as operações de carregamento finais, cada técnica se baseia no anterior para fornecer dados bem estruturados e de alta qualidade prontos para análise.
Você aprendeu como a criação de perfil de dados usando ANALYZE TABLE e os recursos de monitoramento do Catálogo do Unity revelam problemas de qualidade de dados, como porcentagens nulas, registros duplicados e anomalias de distribuição. Você explorou como a seleção de tipos de dados apropriados afeta a eficiência de armazenamento, o desempenho da consulta e a integridade dos dados, particularmente a importância de usar DECIMAL para cálculos financeiros. Você praticou a identificação e resolução de valores duplicados e nulos usando técnicas como QUALIFY, funções de janela dropDuplicates() e métodos fillna().
Para a transformação de dados, você aplicou operações de filtragem, agrupamento e agregação para moldar os dados conforme os requisitos analíticos. Você combinou conjuntos de dados usando junções para mesclagem horizontal e definir operadores como UNION, INTERSECTe EXCEPT para combinações verticais. Você remodelou as estruturas de dados por meio de desnormalização para consultas de desempenho, pivotagem para análise entre tabelas e despivotagem para normalizar amplos conjuntos de dados.
Por fim, você implementou estratégias de carregamento que correspondem aos cenários de dados: INSERT INTO para acrescentar novos registros, INSERT OVERWRITE para substituir dados e MERGE INTO para operações upsert que sincronizam as alterações. À medida que você cria pipelines de dados, aplique essas técnicas sistematicamente — faça o perfil primeiro para entender seus dados, limpe para resolver problemas de qualidade, transforme para atender aos requisitos analíticos e carregue com a estratégia apropriada para manter a integridade dos dados no seu lakehouse.