Как обнаружить data quality issues?

Обнаружение проблем с качеством данных (data quality issues) включает несколько подходов:

• Проверка полноты данных: анализируйте, нет ли пропущенных или пустых значений в критичных полях.
• Проверка корректности: сравнивайте данные с эталонными значениями или бизнес-правилами (например, даты не могут быть в будущем).
• Проверка консистентности: убедитесь, что данные согласованы между разными источниками или таблицами.
• Анализ распределения: выявляйте аномалии в распределении данных, например, резкие выбросы или необычные значения.
• Использование профилирования данных: автоматизированные инструменты (например, Great Expectations, Deequ) помогают выявлять аномалии и нарушения правил.

Пример: если у вас есть поле "возраст", можно проверить, что все значения в разумных пределах (например, от 0 до 120), и если встречаются значения вне этого диапазона — это сигнал о проблеме.