A acurácia e a consistência dos dados podem ajudar a ajustar o problema das notificações.
A acurácia e a consistência dos dados podem ajudar a ajustar o problema das notificações.
Olá, Gabriela. Como vai?
Excelente observação! A sua resposta foi direto ao ponto central do desafio técnico que envolve o problema das notificações.
No contexto de Governança e Qualidade de Dados, especialmente quando trabalhamos com automações em larga escala (como o disparo de notificações de aplicativos, alertas de sistemas ou relatórios financeiros), falhas no envio quase sempre estão atreladas a gargalos em duas dimensões do framework DAMA-DMBOK: a Acurácia e a Consistência.
Para enriquecer o seu diagnóstico e conectar o seu raciocínio com as regras de validação que implementamos na biblioteca Pydeequ, vamos analisar como essas duas dimensões operam nos bastidores para salvar o sistema de notificações:
A acurácia garante que o dado armazenado reflete a realidade do mundo real. No caso das notificações, o maior problema de acurácia costuma ser o formato ou a validade das credenciais de envio (como e-mails com sintaxe errada, números de telefone com dígitos faltando ou tokens de push notification inválidos).
.hasPattern() para garantir que a coluna de contato siga exatamente uma expressão regular válida antes de autorizar o pipeline de notificações a rodar.A consistência assegura que uma informação não entre em contradição com outra em tabelas ou sistemas diferentes. Um exemplo clássico de inconsistência no futebol ou em e-commerces: o status de um usuário está marcado como "Inativo" na tabela de cadastros, mas a tabela de eventos tenta disparar uma notificação de "Alerta de Jogo" para ele. O sistema entra em conflito e gera uma falha.
Ao implementar essas verificações, o seu pipeline de dados passa a funcionar como uma barreira de segurança (gatekeeper):
[ Dados Brutos ] ➔ [ Pydeequ: Acurácia & Consistência ] ➔ se OK ➔ [ Disparo de Notificações ]
➔ se Erro ➔ [ Quarentena / Alerta de Qualidade ]
Se o Pydeequ identificar que o índice de acurácia de uma coluna caiu abaixo do esperado (por exemplo, mais de 5% de e-mails inválidos), ele interrompe o processo e gera um alerta. Isso evita o desperdício de processamento de servidores, reduz custos com provedores de envio e impede que o usuário final receba notificações duplicadas ou quebradas.
A sua análise foi cirúrgica. Identificar quais dimensões do framework DAMA estão falhando é o primeiro passo de um Engenheiro de Dados para desenhar as regras de teste corretas no Pydeequ. Parabéns pela dedicação!
Como você estruturaria o seu primeiro teste no Pydeequ para validar a consistência de uma coluna?