Query Testen

Focus op logische en systematische benaderingen voor het identificeren van datakwaliteitsproblemen in BigQuery. In plaats van records één voor één te bekijken, leer je hoe je veelvoorkomende problemen kunt detecteren met gerichte SQL-queries en herhaalbare validatiepatronen.

BigQuery wordt vaak gebruikt met grote, heterogene datasets uit domeinen zoals financiën, CRM en marketing. Deze datasets bevatten vaak problemen die niet direct zichtbaar zijn zonder gestructureerde analyse.

In plaats van handmatige inspectie kunnen dataproblemen worden geïdentificeerd door te zoeken naar veelvoorkomende foutpatronen, waaronder:

• Ontbrekende identifiers met behulp van IS NULL;
• Ongeldige numerieke waarden, zoals negatieve bedragen;
• Verouderde records op basis van een specifieke datumgrens;
• Duplicaatrecords gedetecteerd met aggregatielogica.

Een typische validatieworkflow begint met het vaststellen van een basislijn:

• Gebruik SELECT COUNT(*) om het totale aantal rijen te bepalen;
• Pas filters toe zoals WHERE customer_id IS NULL of WHERE total_amount < 0 om problematische items te isoleren;
• Detecteer duplicaten door te groeperen op een sleutelveld en HAVING COUNT(...) > 1 toe te passen.

Het onderscheid tussen WHERE en HAVING is cruciaal. WHERE filtert individuele rijen vóór aggregatie, terwijl HAVING gefilterde geaggregeerde resultaten verwerkt die door GROUP BY worden geproduceerd, zoals tellingen of sommen.

Best practices omvatten:

• Het schrijven van queries die proactief datakwaliteitsproblemen aan het licht brengen;
• Het gebruik van DISTINCT waar nodig om vervorming door duplicaten te voorkomen;
• Het benaderen van datavalidatie als een logisch diagnoseproces in plaats van een reactieve opschoontaak.

Sluit het hoofdstuk af met een praktische uitdaging waarin deze technieken worden toegepast om inconsistenties tussen orderhoeveelheid, orderbedrag en totaalwaarden te onderzoeken, waarmee analytisch denken in queryontwerp wordt versterkt.