En utilisant Dataform pour l'ELT dans BigQuery, vous devez effectuer des vérifications d'unicité et de nullité sur les tables finales. Comment intégrez-vous ces vérifications efficacement dans le pipeline ?

L'intégration d'assertions Dataform directement dans le code Dataform est la méthode la plus efficace pour effectuer des vérifications d'unicité et de nullité. Dataform est conçu pour l'ELT dans BigQuery et offre des fonctionnalités natives, telles que les assertions, pour valider la qualité des données au sein du même pipeline. Cela garantit que les vérifications sont exécutées à chaque exécution du pipeline et échouent si les conditions ne sont pas remplies, empêchant ainsi l'ingestion de données de mauvaise qualité. Les UDF BigQuery pourraient être utilisées, mais elles nécessiteraient une logique de déclenchement et de gestion des échecs séparée. Les tâches de qualité des données Dataplex sont une option valide pour la gouvernance des données à l'échelle de l'entreprise, mais elles sont généralement utilisées pour des vérifications plus larges et ne sont pas aussi intégrées au processus de transformation Dataform. Une procédure stockée Spark serait excessivement complexe et inefficace, car elle introduirait une technologie externe et une surcharge de gestion pour des tâches que Dataform gère nativement.