Test de Requête

Mettre l'accent sur des approches logiques et systématiques pour identifier les problèmes de qualité des données dans BigQuery. Au lieu d'examiner les enregistrements un par un, vous apprenez à détecter les problèmes courants à l'aide de requêtes SQL ciblées et de schémas de validation reproductibles.

BigQuery est souvent utilisé avec de grands ensembles de données hétérogènes provenant de domaines tels que la finance, la gestion de la relation client (CRM) et le marketing. Ces ensembles de données contiennent fréquemment des problèmes qui ne sont pas immédiatement visibles sans analyse structurée.

Plutôt que l'inspection manuelle, les problèmes de données peuvent être identifiés en recherchant des schémas d'erreurs courants, notamment :

• Identifiants manquants à l'aide de IS NULL ;
• Valeurs numériques invalides, telles que des montants négatifs ;
• Enregistrements obsolètes basés sur un seuil de date spécifique ;
• Doublons détectés grâce à une logique d'agrégation.

Un flux de travail de validation typique commence par l'établissement d'une référence :

• Utiliser SELECT COUNT(*) pour comprendre le nombre total de lignes ;
• Appliquer des filtres comme WHERE customer_id IS NULL ou WHERE total_amount < 0 pour isoler les entrées problématiques ;
• Détecter les doublons en regroupant sur un champ clé et en appliquant HAVING COUNT(...) > 1.

La distinction entre WHERE et HAVING est essentielle. WHERE filtre les lignes individuelles avant l'agrégation, tandis que HAVING filtre les résultats agrégés produits par GROUP BY, tels que les comptes ou les sommes.

Les bonnes pratiques incluent :

• Rédiger des requêtes qui mettent en évidence de manière proactive les problèmes de qualité des données ;
• Utiliser DISTINCT lorsque cela est approprié pour éviter les distorsions dues aux doublons ;
• Considérer la validation des données comme un processus de diagnostic logique plutôt qu'une tâche de nettoyage réactive.

Terminez le chapitre par un défi pratique qui applique ces techniques pour examiner les incohérences entre la quantité de commande, le montant de la commande et les valeurs totales, renforçant ainsi la réflexion analytique dans la conception des requêtes.