Teste de Consultas

Foco em abordagens lógicas e sistemáticas para identificar problemas de qualidade de dados no BigQuery. Em vez de revisar registros individualmente, você aprende a detectar problemas comuns utilizando consultas SQL direcionadas e padrões de validação repetíveis.

O BigQuery é frequentemente utilizado com grandes conjuntos de dados heterogêneos de domínios como finanças, CRM e marketing. Esses conjuntos de dados frequentemente apresentam problemas que não são imediatamente visíveis sem uma análise estruturada.

Em vez da inspeção manual, os problemas de dados podem ser identificados consultando padrões de erro comuns, incluindo:

• Identificadores ausentes usando IS NULL;
• Valores numéricos inválidos, como quantias negativas;
• Registros desatualizados com base em um limite de data específico;
• Registros duplicados detectados com lógica de agregação.

Um fluxo de validação típico começa estabelecendo uma linha de base:

• Utilizar SELECT COUNT(*) para entender o número total de linhas;
• Aplicar filtros como WHERE customer_id IS NULL ou WHERE total_amount < 0 para isolar entradas problemáticas;
• Detectar duplicatas agrupando por um campo-chave e aplicando HAVING COUNT(...) > 1.

A distinção entre WHERE e HAVING é fundamental. WHERE filtra linhas individuais antes da agregação, enquanto HAVING filtra resultados agregados produzidos por GROUP BY, como contagens ou somas.

As melhores práticas incluem:

• Escrever consultas que revelem proativamente problemas de qualidade de dados;
• Utilizar DISTINCT quando apropriado para evitar distorções causadas por duplicatas;
• Encarar a validação de dados como um processo lógico de diagnóstico, e não como uma tarefa reativa de limpeza.

Finalize o capítulo com um desafio prático que aplica essas técnicas para investigar inconsistências entre quantidade de pedidos, valor do pedido e valores totais, reforçando o pensamento analítico no design de consultas.