Test delle Query

Concentrarsi su approcci logici e sistematici per identificare problemi di qualità dei dati in BigQuery. Invece di esaminare i record uno per uno, si apprende come rilevare problemi comuni utilizzando query SQL mirate e schemi di validazione ripetibili.

BigQuery viene spesso utilizzato con grandi set di dati eterogenei provenienti da settori come finanza, CRM e marketing. Questi set di dati contengono frequentemente problemi che non sono immediatamente visibili senza un'analisi strutturata.

Piuttosto che un'ispezione manuale, i problemi nei dati possono essere identificati interrogando per schemi di errore comuni, tra cui:

• Identificativi mancanti utilizzando IS NULL;
• Valori numerici non validi, come importi negativi;
• Record obsoleti in base a una soglia di data specifica;
• Record duplicati rilevati con logica di aggregazione.

Un tipico flusso di lavoro di validazione inizia stabilendo una baseline:

• Utilizzare SELECT COUNT(*) per comprendere il numero totale di righe;
• Applicare filtri come WHERE customer_id IS NULL o WHERE total_amount < 0 per isolare le voci problematiche;
• Rilevare duplicati raggruppando su un campo chiave e applicando HAVING COUNT(...) > 1.

La distinzione tra WHERE e HAVING è fondamentale. WHERE filtra le singole righe prima dell'aggregazione, mentre HAVING filtra i risultati aggregati prodotti da GROUP BY, come conteggi o somme.

Le best practice includono:

• Scrivere query che evidenziano proattivamente i problemi di qualità dei dati;
• Utilizzare DISTINCT quando appropriato per evitare distorsioni dovute a duplicati;
• Considerare la validazione dei dati come un processo di diagnosi logica piuttosto che un'attività reattiva di pulizia.

Completare il capitolo con una sfida pratica che applica queste tecniche per indagare le incongruenze tra quantità ordine, importo ordine e valori totali, rafforzando il pensiero analitico nella progettazione delle query.