CSV-файлы в Cloud Storage содержат смешанные типы данных и несогласованные форматы (номера телефонов, адреса). Какой подход к конвейеру обеспечивает качество данных путем очистки и преобразования перед загрузкой в BigQuery?

Data Fusion — это полностью управляемый, облачный сервис интеграции данных, построенный на базе открытого исходного кода CDAP. Он предоставляет графический интерфейс для создания конвейеров ETL/ELT, что идеально подходит для очистки и преобразования смешанных и несогласованных данных из CSV-файлов перед их загрузкой в BigQuery. Это позволяет обеспечить качество данных на ранних этапах конвейера. Второй вариант (преобразование в AVRO) является избыточным, поскольку Data Fusion может напрямую обрабатывать CSV и преобразовывать их для BigQuery без промежуточного формата. Третий вариант (временная таблица и SQL-преобразования) менее эффективен для сложных преобразований и очистки, особенно когда данные несогласованы, и не обеспечивает такой же уровень визуализации и управления конвейером, как Data Fusion. Четвертый вариант (преобразования на месте) не рекомендуется, так как он может привести к потере данных или ошибкам при несогласованных форматах и не обеспечивает версионирование или откат изменений.