Контроль качества данных

Задача клиента и исходная проблема

В кейсе «Контроль качества данных» команда решала задачу: находить пустые поля, дубли и аномалии до попадания в отчет.

На старте проекта «Контроль качества данных» сохранялось ограничение: ошибки обнаруживались в финальной сводке и требовали повторного запроса данных.

Что именно реализовали

Реализованная логика «Контроль качества данных»: Google Sheets проверяет входные данные по правилам и формирует очередь исправлений.

• Правила качества.
• Обязательные поля.
• Дубли.
• Диапазоны.
• Аномалии и журнал.

Как работает решение

1. 01

   Исходные данные

   В кейсе «Контроль качества данных» команда решала задачу: находить пустые поля, дубли и аномалии до попадания в отчет.

2. 02

   Правила обработки

   Реализованная логика «Контроль качества данных»: Google Sheets проверяет входные данные по правилам и формирует очередь исправлений.

3. 03

   Автоматизация

   Внутри «Контроль качества данных» предусмотрены правила качества, обязательные поля, дубли, диапазоны, аномалии и журнал.

4. 04

   Связанные системы

   В контуре «Контроль качества данных» связаны Google Sheets, Forms, CRM, Apps Script.

5. 05

   Рабочий результат

   Для команды из сферы «Корпоративная аналитика» решение «Контроль качества данных» даёт следующий эффект: ошибка останавливается на входе, а аналитический отчет перестает быть последним этапом ручной проверки.

Техническая логика и интеграции

Внутри «Контроль качества данных» предусмотрены правила качества, обязательные поля, дубли, диапазоны, аномалии и журнал. Подтверждённые системы и элементы: Google Sheets, Forms, CRM, Apps Script.