# Data quality — ETL / ELT Pipelines

Source: https://www.geekswithgeeks.com/hi/etl-elt/etl-elt-16

> Data quality को स्पष्ट evidence के साथ लागू करें।

## Data quality को समझें

**Data quality** में पहले उसकी समस्या समझें। Implementation चुनने से पहले input, constraint और दिखने वाला outcome पहचानें।

## Workflow देखें

**Data quality** में समझें, काम करें, verify करें और सुधारें।

![Data quality का workflow।](assets/figures/etl-elt/section-4-map.svg) — चित्र 4.1 — दोहराया जा सकने वाला workflow।

## उपयोगी तुलना

**Data quality** route plan जैसा है: हर step को destination से जोड़ता है।

अपनी reasoning जाँचें।

**Quiz:** Data quality के लिए सही पहला step क्या है?

- [x] Goal और constraint तय करें।
- [ ] Unverified example copy करें।
- [ ] Measurement छोड़ दें।

*Answer:* Goal और constraint तय करें।. स्पष्ट goal और constraint निर्णय को review योग्य बनाते हैं।