Tiene datos de informes inconsistentes y degradados de múltiples fuentes on-premises. Siguiendo las prácticas recomendadas por Google para detectar y limpiar anomalías, ¿qué debería hacer?

La respuesta correcta es subir los archivos a Cloud Storage y usar Cloud Dataprep. Cloud Dataprep es una herramienta de preparación de datos sin servidor, visual y guiada, diseñada para limpiar, transformar y preparar datos para análisis y aprendizaje automático. Es ideal para identificar y corregir inconsistencias y anomalías en datos de diversas fuentes. Subir los datos a Cloud Storage es un primer paso común y eficiente para centralizar los datos antes de procesarlos en la nube. Las otras opciones son incorrectas porque: Cloud Datalab (ahora parte de AI Platform Notebooks) es más adecuado para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y análisis exploratorio avanzado, no para la limpieza y preparación de datos a gran escala. Conectar directamente a sistemas on-premises para la limpieza de datos no es la práctica recomendada para la mayoría de los servicios de Google Cloud, ya que la ingesta de datos a la nube suele ser el primer paso para aprovechar las herramientas de la nube.