Pruebas de Consultas

Enfoque en métodos lógicos y sistemáticos para identificar problemas de calidad de datos en BigQuery. En lugar de revisar los registros uno por uno, se aprende a detectar problemas comunes utilizando consultas SQL específicas y patrones de validación repetibles.

BigQuery se utiliza frecuentemente con grandes conjuntos de datos heterogéneos de dominios como finanzas, CRM y marketing. Estos conjuntos de datos suelen contener problemas que no son inmediatamente visibles sin un análisis estructurado.

En vez de una inspección manual, los problemas de datos pueden identificarse consultando patrones de error comunes, incluyendo:

• Identificadores faltantes usando IS NULL;
• Valores numéricos no válidos, como cantidades negativas;
• Registros desactualizados basados en un umbral de fecha específico;
• Registros duplicados detectados con lógica de agregación.

Un flujo de trabajo típico de validación comienza estableciendo una línea base:

• Utilizar SELECT COUNT(*) para conocer el número total de filas;
• Aplicar filtros como WHERE customer_id IS NULL o WHERE total_amount < 0 para aislar entradas problemáticas;
• Detectar duplicados agrupando por un campo clave y aplicando HAVING COUNT(...) > 1.

La distinción entre WHERE y HAVING es fundamental. WHERE filtra filas individuales antes de la agregación, mientras que HAVING filtra los resultados agregados producidos por GROUP BY, como conteos o sumas.

Las mejores prácticas incluyen:

• Escribir consultas que expongan proactivamente problemas de calidad de datos;
• Utilizar DISTINCT cuando sea apropiado para evitar distorsiones causadas por duplicados;
• Abordar la validación de datos como un proceso de diagnóstico lógico en lugar de una tarea reactiva de limpieza.

Completa el capítulo con un desafío práctico que aplique estas técnicas para investigar inconsistencias entre la cantidad de pedidos, el monto del pedido y los valores totales, reforzando el pensamiento analítico en el diseño de consultas.