Abfrage-Test

Fokus auf logische und systematische Ansätze zur Identifizierung von Datenqualitätsproblemen in BigQuery. Anstatt Datensätze einzeln zu überprüfen, lernen Sie, wie Sie häufige Probleme mithilfe gezielter SQL-Abfragen und wiederholbarer Validierungsmuster erkennen.

BigQuery wird häufig mit großen, heterogenen Datensätzen aus Bereichen wie Finanzen, CRM und Marketing eingesetzt. Diese Datensätze enthalten oft Probleme, die ohne strukturierte Analyse nicht sofort erkennbar sind.

Statt manueller Überprüfung können Datenprobleme durch das Abfragen nach typischen Fehlermustern identifiziert werden, darunter:

• Fehlende Bezeichner mit IS NULL;
• Ungültige numerische Werte, wie negative Beträge;
• Veraltete Datensätze basierend auf einem bestimmten Stichtag;
• Doppelte Datensätze, erkannt durch Aggregationslogik.

Ein typischer Validierungsablauf beginnt mit der Festlegung einer Ausgangsbasis:

• Verwendung von SELECT COUNT(*), um die Gesamtanzahl der Zeilen zu ermitteln;
• Anwendung von Filtern wie WHERE customer_id IS NULL oder WHERE total_amount < 0, um problematische Einträge zu isolieren;
• Erkennung von Duplikaten durch Gruppierung nach einem Schlüsselfeld und Anwendung von HAVING COUNT(...) > 1.

Die Unterscheidung zwischen WHERE und HAVING ist entscheidend. WHERE filtert einzelne Zeilen vor der Aggregation, während HAVING aggregierte Ergebnisse filtert, die durch GROUP BY erzeugt werden, wie Summen oder Zählungen.

Bewährte Methoden umfassen:

• Schreiben von Abfragen, die Datenqualitätsprobleme proaktiv sichtbar machen;
• Verwendung von DISTINCT, wenn angebracht, um Verzerrungen durch Duplikate zu vermeiden;
• Datenvalidierung als logischen Diagnoseprozess und nicht als reaktive Bereinigungsaufgabe betrachten.

Abschließend folgt eine praktische Aufgabe, bei der diese Techniken angewendet werden, um Inkonsistenzen zwischen Bestellmenge, Bestellwert und Gesamtwerten zu untersuchen und das analytische Denken im Abfragedesign zu stärken.