Completeness
Mede se os campos contem valores. Detecta dados nulos, em branco e ausentes nos campos selecionados. Saiba mais →
O Data Quality Sense avalia seus dados em 6 dimensoes de qualidade distintas (capacidades). Cada dimensao foca em um aspecto diferente da qualidade dos dados e produz pontuacoes independentes que se consolidam em uma classificacao geral de qualidade.
Completeness
Mede se os campos contem valores. Detecta dados nulos, em branco e ausentes nos campos selecionados. Saiba mais →
Validity
Verifica se os valores estao em conformidade com formatos, intervalos e padroes esperados. Suporta validacao de picklist e correspondencia de regex. Saiba mais →
Uniqueness
Identifica valores duplicados entre registros. Sinaliza campos onde valores unicos sao esperados, mas duplicatas existem. Saiba mais →
Timeliness
Avalia se os dados estao atualizados. Mede a atualidade com base em janelas de tempo configuraveis. Saiba mais →
Consistency
Verifica a consistencia logica entre campos relacionados. Detecta contradicoes como uma data de fechamento anterior a uma data de abertura. Saiba mais →
PII Detection
Varre campos de texto livre em busca de informacoes pessoais identificaveis. Auxilia na conformidade com privacidade de dados. Saiba mais →
Cada capacidade produz uma pontuacao de 0 a 100 para cada campo varrido:
As pontuacoes sao agregadas:
Nem todas as capacidades se aplicam a todos os tipos de campos. O DQS lida automaticamente com combinacoes nao aplicaveis:
| Tipo de Campo | Completeness | Validity | Uniqueness | Timeliness | Consistency | PII Detection |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Text | ✓ | ✓ | ✓ | — | ✓ | ✓ |
| Number | ✓ | ✓ | ✓ | — | ✓ | — |
| Date | ✓ | ✓ | — | ✓ | ✓ | — |
| Picklist | ✓ | ✓ | — | — | ✓ | — |
| Boolean | ✓ | — | — | — | ✓ | — |
| ✓ | ✓ | ✓ | — | — | ✓ | |
| Phone | ✓ | ✓ | ✓ | — | — | ✓ |