CSV-Dateien in Cloud Storage enthalten gemischte Datentypen und inkonsistente Formate (Telefonnummern, Adressen). Welcher Pipeline-Ansatz gewährleistet die Datenqualität durch Bereinigung und Transformation vor dem Laden in BigQuery?

Data Fusion ist eine vollständig verwaltete, cloudbasierte Datenintegrationsplattform, die auf Cloud Dataflow basiert und eine grafische Oberfläche für die Erstellung von ETL/ELT-Pipelines bietet. Sie eignet sich hervorragend für die Bereinigung und Transformation von Daten mit gemischten Datentypen und inkonsistenten Formaten, bevor diese in BigQuery geladen werden, da sie eine breite Palette von Konnektoren und Transformationen bietet. Die Konvertierung in AVRO ist zwar eine gute Praxis, löst aber nicht direkt das Problem der Datenbereinigung und -transformation inkonsistenter Daten. Das Laden in eine Staging-Tabelle und die Transformation mit SQL ist eine praktikable Option, aber Data Fusion bietet eine robustere und oft effizientere Lösung für komplexe Datenqualitätsprobleme. Das direkte Laden und Transformieren in BigQuery ist bei inkonsistenten Daten oft fehleranfällig und weniger effizient.