O senso comum nos diz que não é possível usar dados, a menos que sua qualidade seja compreendida. As verificações da qualidade dos dados são críticas para o Data Lake, mas não é incomum as empresas inicialmente negligenciarem esse processo na pressa de mover dados para um armazenamento menos dispendioso e mais escalável – especialmente durante a adoção inicial. A definição de regras de qualidade de dados se torna particularmente importante, dependendo do tipo de dados que você está trazendo para o Data Lake (por exemplo, grandes volumes de dados de máquinas e sensores). A validação de dados é essencial principalmente quando os dados são provenientes de um ambiente externo e provavelmente não passaram por nenhuma verificação de qualidade.

Existem várias práticas recomendadas para validar dados, se você ainda planeja a implementação de um Data Lake ou se já possui um Data Lake. Independentemente do estágio de maturidade dos dados, você pode aproveitar o poder de processamento do Hadoop. por exemplo, para executar suas verificações de qualidade de dados, enquanto aproveita o paralelismo natural do Hadoop junto com os benefícios financeiros.

O Conceito de Qualidade de Dados 

Primeiro, o que queremos dizer com qualidade de dados? A qualidade dos dados no Data Lake não é a mesma que a qualidade dos dados em um Data Warehouse tradicional em que os registros parciais são frequentemente rejeitados. Um dos benefícios do Data Lake é que você pode manter todos os dados brutos em seu formato nativo e usar ou transformar as partes dos conjuntos de dados que passam um limite de qualidade para um caso de uso específico. Por exemplo, um conjunto de dados pode não ter informações completas sobre o endereço, mas ainda é útil porque contém os códigos postais necessários para uma análise.

Uma maneira útil de pensar sobre isso é que a qualidade dos dados no Data Lake nem sempre é sobre a limpeza de dados para se ajustar a um esquema específico; em vez disso, trata-se de avaliar os dados para saber o que você tem e depois determinar se é útil para um caso de uso específico. Isso se torna especialmente óbvio quando se considera casos de uso não estruturados ou semiestruturados nos quais a qualidade dos dados pode assumir uma variedade de significados, especialmente com dados binários, por exemplo.

Maximize a Eficiência: Verifique a Qualidade dos Dados Após a Ingestão

Para avaliar a qualidade dos dados na escala de Big Data e reduzir erros, a automação é a chave do sucesso. O uso de uma plataforma de gerenciamento de dados para validar dados automaticamente durante a ingestão é a chave para mover os dados de sua forma bruta para um formato mais consumível, tanto para casos de uso de produção quanto para atividades de descoberta por Cientistas de Dados. A automação é a chave para não apenas armazenar dados em escala, mas também torná-los úteis para os negócios o mais rápido possível, aproveitando a capacidade natural do Hadoop de trabalhar em paralelo para permitir o valor certo na hora certa.

Dê uma Pausa ao seu Data Warehouse

O uso de ações de qualidade de dados no Data Lake como parte de um processo de ETL / ingestão também permite a movimentação desse processo do Data Warehouse tradicional para uma plataforma mais barata e escalável. O uso básico do Hadoop internamente tem sido a resposta tradicional. Cada vez mais, vemos o uso de serviços em nuvem e uma plataforma de gerenciamento de Data Lake como a Bedrock para fornecer a orquestração de atividades de preparação de dados em ambientes de nuvem física, virtual e híbrida. Isso também inclui o uso de clusters transitórios como o Amazon EMR com dados armazenados no S3 como armazenamento persistente.

Padronizar a Validação de Dados

Os processos de qualidade de dados são baseados na definição de funções, regras e conjuntos de regras que padronizam a validação de dados entre conjuntos de dados. Aqui está uma visão geral simplista: as funções são as mais básicas (ou seja, um número é maior que outro número) e podem ser combinadas para criar regras (ou seja, os dados não podem ser nulos e devem ser maiores que 10). Em seguida, as regras podem ser combinadas para criar conjuntos de regras (ou seja, verifique todos os campos e verifique se há um endereço de e-mail válido). Você determina quais processos de validação e hierarquia de regras se aplicam a quais dados ou conjuntos de dados.

Por exemplo, uma função simples (ou seja, esse número é maior que zero?) pode ser adequada para alguns dados, enquanto outros podem precisar ser validados por uma hierarquia mais complexa de regras. Geralmente, o nível de validação exigida é influenciado por restrições herdadas ou processos internos que já estão em vigor, portanto, é uma boa ideia avaliar os processos existentes da sua empresa antes de definir suas regras. A dica mais importante? Automatize e padronize seu processo de verificação da qualidade dos dados o mais rápido possível. Aqui RPA (Robotic Process Automation) também pode mostrar seu valor.

O curso de Data Lake aqui na DSA é uma obra prima e um dos cursos de maior sucesso. O aluno aprende na prática e passo a passo, como construir um Data Lake em nuvem e localmente. O curso conta ainda com um fabuloso projeto de extração de dados em tempo real de sensores IoT com Apache Kafka e Apache NiFi e armazenamento em um Data Lake. Confira o programa completo e comece agora mesmo: Data Lake – Design, Projeto e Integração. O curso também pode ser adquirido através da Formação Engenheiro de Dados.

Referências:

How to Rock Data Quality Checks in the Data Lake

Data Quality in the Data Lake

Managing Big Data in the Bedrock Data Lake Management Platform