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데이터 품질 확인
데이터 품질은 필수이지만 데이터 정리 프로세스에서 종종 간과되는 부분입니다. 다음 다이어그램은 데이터 품질 검사가 데이터 엔지니어링 자동화 및 액세스 제어 수명 주기에 어떻게 적합한지 보여줍니다.
다음 표에서는 사용 사례에 따라 다양한 데이터 품질 솔루션에 대한 개요를 제공합니다.
사용 사례 | 솔루션 | 예 |
열 수준 또는 테이블 수준 품질 조건을 추가하는 코드 없는 솔루션 | 모든 열 값이 1에서 12 사이인지 또는 테이블이나 열이 비어 있는지 확인합니다. | |
AWS Glue 작업 또는 코드 없는 솔루션(미리 보기)에 사용자 지정 코드를 추가하여 열 수준 또는 테이블 수준 품질 조건 추가 | 열이 null | |
사용자 지정 검사 | ETL AWS Lambda | 열 A의 값이 항상 열 B 및 열 C의 해당 값보다 큰지 또는 열 값이 항상 지리적으로 올바르고 |
지표 보고서, 제약 조건 검증 및 제약 조건 제안이 포함된 정교한 솔루션 | 열 지표의 완전성에 |
