Questa pagina mostra come creare una scansione del profilo dati utilizzando la console Google Cloud, Google Cloud CLI o l'API REST.
Per saperne di più sulle analisi dei profili dati Dataplex, consulta Informazioni sulla profilazione dei dati.
Prima di iniziare
Nella console Google Cloud, abilita l'API Dataplex.
Autorizzazioni
Per profilare le tabelle BigQuery, devi disporre delle seguenti autorizzazioni:
Per eseguire l'analisi del profilo di dati su una tabella BigQuery, devi disporre dell'autorizzazione per leggere la tabella BigQuery e dell'autorizzazione per creare un job BigQuery nel progetto utilizzato per la scansione della tabella.
Se la tabella BigQuery e l'analisi del profilo dati si trovano in progetti diversi, devi concedere all'account di servizio Dataplex l'autorizzazione di lettura nella tabella BigQuery corrispondente.
Se i dati BigQuery sono organizzati in un lago Dataplex, per creare una scansione del profilo dati sono necessari i ruoli Dataplex
roles/dataplex.metadataReader
eroles/dataplex.viewer
. Questo ruolo concede le seguenti autorizzazioni:dataplex.lakes.list
dataplex.lakes.get
dataplex.zones.list
dataplex.zones.get
dataplex.entities.list
dataplex.entities.get
dataplex.operations.get
Se stai analizzando una tabella BigQuery esterna da Cloud Storage, assegna all'account di servizio Dataplex il ruolo Visualizzatore oggetti Cloud Storage (
roles/storage.objectViewer
) o le seguenti autorizzazioni per il bucket:storage.buckets.get
storage.objects.get
Se vuoi pubblicare i risultati della scansione del profilo dati nelle pagine BigQuery e Data Catalog nella console Google Cloud per le tabelle di origine, devi disporre del ruolo IAM Editor dati BigQuery (
roles/bigquery.dataEditor
) o dell'autorizzazionebigquery.tables.update
nella tabella.Per esportare i risultati della scansione in una tabella BigQuery, il tuo account di servizio Dataplex deve avere il ruolo Editor dati BigQuery (
roles/bigquery.dataEditor
). Questo ruolo concede le seguenti autorizzazioni:bigquery.datasets.get
bigquery.tables.create
bigquery.tables.get
bigquery.tables.getData
bigquery.tables.update
bigquery.tables.updateData
Se devi accedere alle colonne protette dai criteri di accesso a livello di colonna di BigQuery, assegna le autorizzazioni dell'account di servizio Dataplex per queste colonne. L'utente che crea o aggiorna una scansione dei dati deve avere anche le autorizzazioni per le colonne.
Se in una tabella sono abilitati i criteri di accesso a livello di riga di BigQuery, puoi analizzare solo le righe visibili all'account di servizio Dataplex. Tieni presente che i privilegi di accesso del singolo utente non vengono valutati per i criteri a livello di riga.
Ruoli e autorizzazioni dell'analisi dei dati
Per utilizzare la profilazione dei dati, un amministratore del progetto assegna un ruolo predefinito con autorizzazioni già concesse o concede autorizzazioni individuali. I ruoli sono i seguenti:
roles/dataplex.dataScanAdmin
: accesso completo aDataScan
risorse.roles/dataplex.dataScanEditor
: accesso in scrittura alle risorseDataScan
.roles/dataplex.dataScanViewer
: accesso in lettura alle risorseDataScan
, esclusi i risultati.roles/dataplex.dataScanDataViewer
: accesso in lettura alle risorseDataScan
, inclusi i risultati.
Nella tabella seguente sono elencate le autorizzazioni per la scansione dei dati:
Nome autorizzazione | Concede l'autorizzazione per: |
---|---|
dataplex.datascans.create |
Crea un DataScan |
dataplex.datascans.delete |
Elimina un DataScan |
dataplex.datascans.get |
Visualizza DataScan dettagli esclusi i risultati |
dataplex.datascans.getData |
Visualizza i dettagli su DataScan , inclusi i risultati |
dataplex.datascans.list |
Elenco DataScan |
dataplex.datascans.run |
Esegui un DataScan |
dataplex.datascans.update |
Aggiorna la descrizione di un DataScan |
dataplex.datascans.getIamPolicy |
Visualizza le autorizzazioni IAM attuali sulla scansione |
dataplex.datascans.setIamPolicy |
Imposta le autorizzazioni IAM sulla scansione |
Crea una scansione del profilo di dati
Console
Nella console Google Cloud, vai alla pagina Profilo.
Fai clic su Crea analisi del profilo di dati.
Inserisci un Nome visualizzato.
Per modificare l'ID scansione generato automaticamente, forniscine uno. Vedi Convenzione di denominazione delle risorse.
(Facoltativo) Inserisci una descrizione.
Nel campo Tabella, fai clic su Sfoglia.
Scegli una tabella e fai clic su Seleziona.
Nel campo Ambito, scegli Incremento o Dati completi.
- Se scegli Dati incrementali, nel campo Colonna timestamp, seleziona una colonna di tipo
DATE
oTIMESTAMP
dalla tabella BigQuery che aumenti in modo monotonico e possa essere utilizzata per identificare nuovi record. Per le tabelle partizionate in una colonna di tipoDATE
oTIMESTAMP
, consigliamo di utilizzare la colonna di partizione come campo timestamp.
- Se scegli Dati incrementali, nel campo Colonna timestamp, seleziona una colonna di tipo
Per applicare il campionamento alla scansione del profilo dati, seleziona una percentuale di campionamento nell'elenco Dimensioni campionamento.
- Scegli un valore percentuale compreso tra 0,0% e 100,0%, con un massimo di tre cifre decimali.
- Per set di dati più grandi, scegli una percentuale di campionamento più bassa. Ad esempio, per una tabella da ~1 PB, se inserisci un valore compreso tra 0,1% e 1,0%, Dataplex campiona tra 1 e 10 TB di dati.
- Per restituire un risultato, sono necessari almeno 100 record nei dati campionati.
- Per le scansioni incrementali dei dati, Dataplex applica il campionamento all'incremento più recente.
Per filtrare in base alla riga, fai clic su Filtri e seleziona Filtra righe.
Inserisci un'espressione SQL valida che può essere utilizzata in una clausola
WHERE
della sintassi SQL standard di BigQuery. Ad esempio:col1 >= 0
.Il filtro può essere una combinazione di condizioni SQL su più colonne. Ad esempio:
col1 >= 0 AND col2 < 10
.
(Facoltativo) Fai clic su Filtri. Seleziona la casella di controllo Filtra colonne.
a. Nel campo Includi colonne, fai clic su Sfoglia.
- Specifica le colonne da includere nella scansione del profilo. Scegli le colonne desiderate selezionando le caselle e facendo clic su Seleziona.
b. Nel campo Escludi colonne, fai clic su Sfoglia.
- Specifica le colonne da escludere dalla scansione del profilo. Scegli le colonne desiderate selezionando le caselle e facendo clic su Seleziona.
(Facoltativo) Pubblica i risultati della scansione del profilo dati nelle pagine BigQuery e Data Catalog della console Google Cloud per la tabella di origine. Fai clic sulla casella di controllo Pubblica risultati nell'interfaccia utente del catalogo di BigQuery e Dataplex.
Puoi visualizzare gli ultimi risultati dell'analisi nella scheda Profilo dati delle pagine BigQuery e Data Catalog per la tabella di origine. Per consentire agli utenti di accedere ai risultati della scansione pubblicati, consulta Condividere i risultati pubblicati.
L'opzione di pubblicazione potrebbe non essere disponibile nei seguenti casi:
- Non disponi delle autorizzazioni richieste per la tabella.
- È impostata un'altra analisi della qualità dei dati per pubblicare i risultati.
Per ulteriori informazioni sulle autorizzazioni necessarie per visualizzare i risultati pubblicati, consulta Autorizzazioni.
(Facoltativo) Esporta i risultati dell'analisi in una tabella standard BigQuery. Fai clic su Sfoglia per selezionare un set di dati BigQuery esistente in cui archiviare i risultati della scansione del profilo dati.
Se la tabella specificata non esiste, Dataplex la crea per te. Se utilizzi una tabella esistente, assicurati che sia compatibile con lo schema della tabella descritto più avanti in questa sezione.
(Facoltativo) Aggiungi etichette. Le etichette sono coppie di
key:value
che consentono di raggruppare gli oggetti correlati tra loro o con altre risorse Google Cloud.In Opzioni di pianificazione, scegli una delle seguenti opzioni:
Ripeti: esegui il job di analisi del profilo dati in base a una pianificazione: giornaliera, settimanale, mensile o personalizzata. Specifica la frequenza e l'ora di esecuzione della scansione. Se scegli l'opzione personalizzata, utilizza il formato cron per specificare la pianificazione.
On demand: crea la scansione del profilo dati ed eseguila in qualsiasi momento utilizzando l'azione Esegui ora.
Fai clic su Crea.
gcloud
Per creare una scansione del profilo dati, esegui questo comando:
gcloud dataplex datascans create data-profile DATASCAN \ --location=LOCATION \ --data-source-entity=DATA_SOURCE_ENTITY | --data-source-resource=DATA_SOURCE_RESOURCE
Sostituisci le seguenti variabili:
DATASCAN
: nome della scansione del profilo di dati.LOCATION
: la regione Google Cloud in cui creare la scansione del profilo dati.DATA_SOURCE_ENTITY
: l'entità Dataplex che contiene i dati per la scansione del profilo dati. Ad esempio,projects/test-project/locations/test-location/lakes/test-lake/zones/test-zone/entities/test-entity
.DATA_SOURCE_RESOURCE
: il nome della risorsa che contiene i dati per la scansione del profilo dati. Ad esempio,//bigquery.googleapis.com/projects/test-project/datasets/test-dataset/tables/test-table
.
Per gli argomenti facoltativi, consulta il riferimento per l'interfaccia a riga di comando gcloud.
REST
Utilizza Explorer API per creare una scansione del profilo dati.
Crea più scansioni del profilo dati
Console
Nella console Google Cloud, vai alla pagina Profilo.
Fai clic su Crea più scansioni del profilo.
Inserisci un prefisso ID. Dataplex genera automaticamente gli ID di scansione utilizzando il prefisso e i suffissi univoci forniti.
Inserisci una descrizione per tutte le scansioni del profilo dati.
Nel campo Set di dati, fai clic su Sfoglia. Seleziona un set di dati da cui scegliere le tabelle. Fai clic su Seleziona.
Se il set di dati riguarda più regioni, seleziona una regione in cui creare le analisi del profilo dati.
Seleziona Opzioni di configurazione comuni:
Nel campo Ambito, scegli Incremento o Dati completi.
Per applicare il campionamento alle scansioni del profilo dati, seleziona una percentuale di campionamento nell'elenco Dimensioni campionamento.
Scegli un valore percentuale compreso tra 0,0% e 100,0% con un massimo di tre cifre decimali.
Per visualizzare i risultati di tutte le scansioni, seleziona Pubblicazione. Puoi visualizzare i risultati nella scheda Profilo dei dettagli della tabella BigQuery o Data Catalog. Assicurati di disporre delle autorizzazioni
bigquery.tables.update
per le tabelle di origine.In Opzioni di pianificazione, scegli una delle seguenti opzioni:
Ripeti: esegui i job di scansione del profilo dati in base a una pianificazione. Specifica la frequenza di esecuzione della scansione (giornaliera, settimanale, mensile o personalizzata) e a che ora. Se scegli l'opzione personalizzata, utilizza il formato cron per specificare la pianificazione.
On demand: crea i job di scansione del profilo dati ed eseguili in qualsiasi momento facendo clic su Esegui.
Nell'opzione Scegli tabelle, fai clic su Sfoglia. Scegli una o più tabelle da analizzare. Fai clic su Seleziona.
Seleziona Impostazioni aggiuntive:
Per salvare i risultati delle analisi del profilo dati in una tabella BigQuery a tua scelta, scegli una tabella in Esportare i risultati della scansione in una tabella BigQuery. Dataplex copia e salva automaticamente i risultati in questa tabella per ogni job di scansione.
Fai clic su Sfoglia per selezionare un set di dati.
Inserisci una tabella BigQuery in cui salvare i risultati. Può essere una tabella esistente, utilizzata da altre analisi del profilo dati Dataplex per salvare i risultati. Se non esiste una tabella di questo tipo con il nome specificato, Dataplex crea la tabella.
Aggiungi etichette per annotare la scansione del profilo dati.
Fai clic su Esegui scansione per creare ed eseguire tutte le scansioni. Questa opzione è disponibile solo per le analisi on demand.
Fai clic su Crea per creare tutte le scansioni.
gcloud
Non supportati.
REST
Non supportati.
Esporta schema tabella
Se vuoi esportare i risultati della scansione del profilo dati in una tabella BigQuery esistente, assicurati che sia compatibile con lo schema della tabella seguente:
Nome colonna | Tipo di dati della colonna | Nome campo secondario (se applicabile) |
Tipo di dati del sottocampo | Modalità | Esempio |
---|---|---|---|---|---|
data_profile_scan | struct/record |
resource_name |
string |
null | //dataplex.googleapis.com/projects/test-project/locations/europe-west2/datascans/test-datascan |
project_id |
string |
null | test-project |
||
location |
string |
null | us-central1 |
||
data_scan_id |
string |
null | test-datascan |
||
data_source | struct/record |
resource_name |
string |
null | Caso entità://dataplex.googleapis.com/projects/test-project/locations/europe-west2/lakes/test-lake/zones/test-zone/entities/test-entity
Caso tabella: //bigquery.googleapis.com/projects/test-project/datasets/test-dataset/tables/test-table
|
dataplex_entity_project_id |
string |
null | test-project |
||
dataplex_entity_project_number |
integer |
null | 123456789012 |
||
dataplex_lake_id |
string |
null | (Valido solo se l'origine è un'entità)test-lake
|
||
dataplex_zone_id |
string |
null | (Valido solo se l'origine è un'entità)test-zone |
||
dataplex_entity_id |
string |
null | (Valido solo se l'origine è un'entità)test-entity |
||
table_project_id |
string |
null | dataplex-table |
||
table_project_number |
int64 |
null | 345678901234 |
||
dataset_id |
string |
null | (Valido solo se l'origine è una tabella)test-dataset |
||
table_id |
string |
null | (Valido solo se l'origine è una tabella)test-table |
||
data_profile_job_id | string |
null | caeba234-cfde-4fca-9e5b-fe02a9812e38 |
||
data_profile_job_configuration | json |
trigger |
string |
null | ondemand /schedule |
incremental |
boolean |
null | true /false |
||
sampling_percent |
float |
null | (0-100)20.0 (indica il 20%) |
||
row_filter |
string |
null | col1 >= 0 AND col2 < 10 |
||
column_filter |
json |
null | {"include_fields":["col1","col2"], "exclude_fields":["col3"]} |
||
job_labels | json |
null | {"key1":value1} |
||
job_start_time | timestamp |
null | 2023-01-01 00:00:00 UTC |
||
job_end_time | timestamp |
null | 2023-01-01 00:00:00 UTC |
||
job_rows_scanned | integer |
null | 7500 |
||
column_name | string |
null | column-1 |
||
column_type | string |
null | string |
||
column_mode | string |
null | repeated |
||
percent_null | float |
null | (0,0-100,0)20.0 (indica il 20%) |
||
percent_unique | float |
null | (0,0-100,0)92.5 |
||
min_string_length | integer |
null | (Valido solo se il tipo di colonna è stringa)10 |
||
max_string_length | integer |
null | (Valido solo se il tipo di colonna è stringa)4 |
||
average_string_length | float |
null | (Valido solo se il tipo di colonna è stringa)7.2 |
||
min_value | float |
null | (Valido solo se il tipo di colonna è numerico - numero intero/float) | ||
max_value | float |
null | (Valido solo se il tipo di colonna è numerico - numero intero/float) | ||
average_value | float |
null | (Valido solo se il tipo di colonna è numerico - numero intero/float) | ||
standard_deviation | float |
null | (Valido solo se il tipo di colonna è numerico - numero intero/float) | ||
quartile_lower | integer |
null | (Valido solo se il tipo di colonna è numerico - numero intero/float) | ||
quartile_median | integer |
null | (Valido solo se il tipo di colonna è numerico - numero intero/float) | ||
quartile_upper | integer |
null | (Valido solo se il tipo di colonna è numerico - numero intero/float) | ||
top_n | struct/record - repeated |
value |
string |
null | "4009" |
count |
integer |
null | 20 |
||
percent |
float |
null | 10 (indica il 10%) |
Esporta configurazione tabella
Quando esporti nelle tabelle BigQueryExport, segui queste linee guida:
- Per il campo
resultsTable
, utilizza il formato://bigquery.googleapis.com/projects/{project-id}/datasets/{dataset-id}/tables/{table-id}
. - Utilizza una tabella standard BigQuery.
- Se la tabella non esiste quando viene creata o aggiornata la scansione, Dataplex crea la tabella automaticamente.
- Per impostazione predefinita, la tabella è partizionata ogni giorno nella colonna
job_start_time
. - Se vuoi che la tabella sia partizionata in altre configurazioni o se non vuoi la partizione, ricrea la tabella con lo schema e le configurazioni richiesti e poi fornisci la tabella già creata come tabella dei risultati.
- Assicurati che la tabella dei risultati si trovi nella stessa posizione della tabella di origine.
- Se nel progetto è configurata una rete VPC-SC, la tabella dei risultati deve trovarsi nello stesso perimetro VPC-SC della tabella di origine.
- Se la tabella viene modificata durante la fase di esecuzione della scansione, il job attuale in esecuzione esporta nella tabella dei risultati precedente e la modifica alla tabella diventa effettiva dal job di scansione successivo.
- Non modificare lo schema della tabella. Se hai bisogno di colonne personalizzate, crea una visualizzazione nella tabella.
- Per ridurre i costi, imposta una scadenza per la partizione in base al caso d'uso. Per maggiori informazioni, vedi come impostare la scadenza della partizione.
Esecuzione di una scansione del profilo di dati
Console
- Nella console Google Cloud, vai alla pagina Profilo Dataplex. Vai a Profilo
- Fai clic sulla scansione del profilo dati da eseguire.
- Fai clic su Esegui ora.
gcloud
Per eseguire una scansione del profilo dati, esegui questo comando:
gcloud dataplex datascans run DATASCAN \ --location=LOCATION
Sostituisci le seguenti variabili:
DATASCAN
: nome della scansione del profilo di dati.LOCATION
: la regione Google Cloud in cui è stata creata la scansione del profilo di dati.
Per gli argomenti facoltativi, consulta il riferimento per l'interfaccia a riga di comando gcloud.
REST
Utilizza Explorer API per eseguire la scansione del profilo dati.
Visualizzare i risultati del job di scansione del profilo dati
Console
Tutte le analisi del profilo dati che crei vengono visualizzate nella pagina Profilo.
Per visualizzare i risultati dettagliati di una scansione, fai clic sul nome dell'analisi.
La sezione Panoramica mostra le esecuzioni della scansione, l'ora di ogni esecuzione, il numero di record di tabella analizzati e lo stato del job.
La sezione Configurazione della scansione del profilo contiene i dettagli della scansione.
gcloud
Per visualizzare i risultati di un job di scansione del profilo dati, esegui questo comando:
gcloud dataplex datascans jobs describe JOB \ --location=LOCATION \ --datascan=DATASCAN \ --view=FULL
Sostituisci le seguenti variabili:
JOB
: l'ID del job di scansione del profilo dati.LOCATION
: la regione Google Cloud in cui è stata creata la scansione del profilo di dati.DATASCAN
: il nome della scansione del profilo dati a cui appartiene il job.--view=FULL
: per visualizzare il risultato del job di scansione, specificaFULL
.
Per gli argomenti facoltativi, consulta il riferimento per l'interfaccia a riga di comando gcloud.
REST
Utilizza Explorer API per visualizzare i risultati di una scansione del profilo dati.
Visualizza il job di scansione del profilo dati più recente
Console
La scheda Risultati più recenti del job, quando è presente almeno un'esecuzione completata correttamente, fornisce informazioni sul job più recente. Elenca le colonne della tabella analizzata e le statistiche relative alle colonne trovate nell'analisi.
gcloud
Per visualizzare l'ultima scansione riuscita del profilo dati, esegui questo comando:
gcloud dataplex datascans describe DATASCAN \ --location=LOCATION \ --view=FULL
Sostituisci le seguenti variabili:
DATASCAN
: il nome della scansione del profilo dati per visualizzare il job più recente.LOCATION
: la regione Google Cloud in cui è stata creata la scansione del profilo dati.--view=FULL
: per visualizzare il risultato del job di scansione, specificaFULL
.
Per gli argomenti facoltativi, consulta il riferimento per l'interfaccia a riga di comando gcloud.
REST
Utilizza Explorer API per visualizzare il job di scansione più recente.
Visualizza tutti i job di scansione del profilo dati
Dataplex salva la cronologia di analisi dei profili dati degli ultimi 300 job o dell'ultimo anno, a seconda dell'evento che si verifica per primo.
Console
La scheda Cronologia dei job fornisce informazioni sui job precedenti. Elenca tutti i job, il numero di record analizzati in ogni job, lo stato del job, il tempo di esecuzione del job e altro ancora.
Per visualizzare informazioni dettagliate su un job, fai clic su uno dei job in ID job.
gcloud
Per visualizzare tutti i job di una scansione del profilo dati, esegui questo comando:
gcloud dataplex datascans jobs list \ --location=LOCATION \ --datascan=DATASCAN
Sostituisci le seguenti variabili:
LOCATION
: la regione Google Cloud in cui è stata creata la scansione del profilo dati.DATASCAN
: il nome della scansione del profilo dati per visualizzare tutti i job.
Per gli argomenti facoltativi, consulta il riferimento per l'interfaccia a riga di comando gcloud.
REST
Utilizza Explorer API per visualizzare tutti i job di scansione.
Condividi i risultati pubblicati
Durante la creazione di una scansione del profilo dati, se hai scelto di pubblicare i risultati dell'analisi nelle pagine BigQuery e Data Catalog della console Google Cloud, i risultati dell'analisi più recenti saranno disponibili nella scheda Profilo dati di queste pagine.
Puoi consentire agli utenti della tua organizzazione di accedere ai risultati dell'analisi pubblicati. Per concedere l'accesso ai risultati della scansione:
Nella console Google Cloud, vai alla pagina Profilo.
Fai clic sulla scansione del profilo di dati di cui vuoi condividere i risultati.
Vai alla scheda Autorizzazioni.
Fai clic su Concedi accesso.
Nel campo Nuove entità, aggiungi l'entità a cui vuoi concedere l'accesso.
Nel campo Seleziona un ruolo, scegli DataViewer DataScan Dataplex.
Fai clic su Salva.
Per rimuovere l'accesso ai risultati dell'analisi pubblicati per un'entità, segui questi passaggi:
Nella console Google Cloud, vai alla pagina Profilo.
Fai clic sulla scansione del profilo di dati di cui vuoi condividere i risultati.
Vai alla scheda Autorizzazioni.
Seleziona l'entità per cui vuoi rimuovere il ruolo DataViewer DataScan DataScan.
Fai clic su Rimuovi accesso.
Fai clic su Conferma.
Aggiorna una scansione del profilo di dati
Console
Nella console Google Cloud, vai alla pagina Profilo.
Nella riga con l'analisi da modificare, fai clic su > Modifica.
Modifica i valori.
Fai clic su Salva.
gcloud
Per aggiornare una scansione del profilo dati, esegui questo comando:
gcloud dataplex datascans update data-profile DATASCAN \ --location=LOCATION \ --description=DESCRIPTION
Sostituisci le seguenti variabili:
DATASCAN
: il nome della scansione del profilo dati da aggiornare.LOCATION
: la regione Google Cloud in cui è stata creata la scansione del profilo dati.DESCRIPTION
: la nuova descrizione per la scansione del profilo di dati.
Per i campi delle specifiche da aggiornare, consulta il riferimento per l'interfaccia a riga di comando gcloud.
REST
Utilizza Explorer API per modificare una scansione del profilo dati.
Eliminare una scansione del profilo dati
Console
Nella console Google Cloud, vai alla pagina Profilo. Vai a Profilo Dataplex.
Fai clic sulla scansione da eliminare.
Fai clic su Elimina.
gcloud
Per eliminare una scansione del profilo dati, esegui questo comando:
gcloud dataplex datascans delete \ DATASCAN --location=LOCATION \ --async
Sostituisci le seguenti variabili:
DATASCAN
: il nome della scansione del profilo dati da eliminare.LOCATION
: la regione Google Cloud in cui è stata creata la scansione del profilo dati.
Per gli argomenti facoltativi, consulta il riferimento per l'interfaccia a riga di comando gcloud.
REST
Utilizza Explorer API per eliminare la scansione del profilo dati.
Che cosa succede dopo?
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