Cloud Storage'daki CSV dosyaları, karma veri türleri ve tutarsız formatlar (telefon numaraları, adresler) içeriyor. Hangi pipeline yaklaşımı, BigQuery'ye yüklemeden önce verileri temizleyerek ve dönüştürerek veri kalitesini sağlar?

Doğru seçenek, karmaşık ve tutarsız verileri BigQuery'ye yüklemeden önce temizlemek ve dönüştürmek için Data Fusion'ı kullanmaktır. Data Fusion, görsel bir arayüzle veri entegrasyonu ve dönüşüm pipeline'ları oluşturmaya olanak tanıyan, yönetilen bir ETL (Extract, Transform, Load) hizmetidir. Bu, telefon numaraları ve adresler gibi karma veri türlerini ve tutarsız formatları standartlaştırmak, doğrulamak ve temizlemek için idealdir, böylece BigQuery'ye yüklenen verilerin kalitesi sağlanır. Diğer seçenekler neden yanlış: CSV dosyalarını AVRO'ya dönüştürmek, kendi kendini açıklayan bir format olsa da, mevcut veri kalitesi sorunlarını (tutarsız formatlar) çözmez; sadece formatı değiştirir. Verileri doğrudan bir hazırlık tablosuna yükleyip SQL ile dönüştürmek veya doğrudan nihai tabloya yükleyip yerinde SQL ile dönüştürmek, karmaşık veri temizliği ve dönüşümleri için yeterince güçlü veya yönetilebilir olmayabilir. Özellikle büyük ölçekli ve karmaşık veri kalitesi sorunları için ETL araçları daha uygundur.