📌 Цель:
Разработать политики управления качеством данных, которые обеспечат очистку, обогащение и валидацию данных, минимизируя ошибки, дублирование и неточности.
🚀 Почему это важно?
✅ Гарантирует достоверность и корректность данных.
✅ Удаляет мусорные и дублирующиеся записи.
✅ Улучшает анализ и отчетность, делая данные более полными.
✅ Соответствует регуляторным требованиям.
🔹 1️⃣ Проблемы без политики очистки, обогащения и валидации
🚨 Дублирование записей – один и тот же клиент может быть записан несколько раз.
🚨 Незаполненные или неверные поля – отсутствуют email, телефон или критичные данные.
🚨 Форматы данных несовместимы – разные системы используют разные стандарты (например, дата “01-02-2024” ≠ “2024/02/01”).
🚨 Ошибки при интеграции – если данные не соответствуют бизнес-правилам, отчеты становятся бесполезными.
Правильные политики управления качеством данных устраняют эти проблемы, обеспечивая надежность информации.
🔹 2️⃣ Политики очистки данных (Data Cleaning)
📌 Цель: Удалить мусорные, некорректные и дублирующиеся записи.
📌 Основные шаги очистки данных
✅ Удаление дубликатов (по email, ID, номеру телефона).
✅ Удаление пробелов и специальных символов (например, ” Иван ” → “Иван”).
✅ Приведение форматов к стандарту (телефон: “+1 (123) 456-7890” → “+11234567890”).
✅ Удаление невалидных данных (например, e-mail “test@invalid”).
✅ Удаление записей без ключевых полей (например, заказ без номера клиента).
📌 Автоматизация очистки данных:
✅ Great Expectations, Soda – проверка данных на чистоту.
✅ dbt, SQL-процедуры – автоматическое удаление дубликатов.
✅ Apache Spark – очистка больших данных.
🔹 3️⃣ Политики обогащения данных (Data Enrichment)
📌 Цель: Дополнить данные новыми атрибутами, справочниками и внешними источниками.
📌 Основные методы обогащения
✅ Объединение данных из разных систем (например, CRM + DBSS).
✅ Подключение внешних источников (например, курсы валют, погода).
✅ Геоданные и демографическая информация (добавление данных о регионе).
✅ ML-модели для предсказания значений (например, предсказание возраста по имени).
📌 Пример API-обогащения:
🔹 Email клиента → 🔍 API поиска компании → 📊 Добавление данных о компании.
📌 Инструменты для обогащения данных:
✅ OpenRefine – очистка и обогащение данных.
✅ GraphQL, REST API – подключение к внешним источникам.
🔹 4️⃣ Политики валидации данных (Data Validation)
📌 Цель: Проверить, соответствуют ли данные бизнес-правилам и стандартам.
📌 Основные правила валидации
✅ Валидация форматов (email, телефон, дата, JSON-структура).
✅ Проверка зависимостей (например, заказ не может быть оформлен без клиента).
✅ Контроль допустимых значений (например, возраст клиента 18–99).
✅ Сравнение данных в разных системах (например, сумма заказов в DBSS и CRM должна совпадать).
📌 Инструменты для валидации данных:
✅ Great Expectations, Soda – автоматическая проверка данных.
✅ pydantic – валидация данных в API.
✅ dbt tests – SQL-валидация данных.
🔹 5️⃣ Внедрение политики очистки, обогащения и валидации
📌 Шаг 1: Определение бизнес-правил
- Какие данные критически важны (например, ID, email, телефон)?
- Какие ошибки чаще всего встречаются?
📌 Шаг 2: Автоматизация очистки и валидации
- Использование Great Expectations, Soda для автоматического тестирования.
- Настройка ETL-процессов (dbt, Airflow) для автоматической фильтрации данных.
📌 Шаг 3: Интеграция внешних данных
- Подключение API (REST, GraphQL) для обогащения данных.
- Использование ML-моделей для заполнения пропущенных значений.
📌 Шаг 4: Контроль и мониторинг
- Дашборды с показателями качества данных (Power BI, Looker, Grafana).
- SLA для задержек обновления данных.
🔹 6️⃣ Ожидаемые результаты
✅ Удаление мусорных данных и дубликатов.
✅ Автоматическое обогащение и дополнение данных.
✅ Гарантия корректности и соответствия бизнес-правилам.
✅ Сокращение ошибок в отчетах и ML-моделях.
✅ Соответствие требованиям безопасности и регуляторов (GDPR, ISO 27001).
📍 Итог:
Политики очистки, обогащения и валидации данных позволяют автоматически выявлять ошибки, дополнять недостающую информацию и контролировать качество данных.