Cada mañana corremos una batería de validators.runner contra cochid_datos. Acá vive el resultado: qué pasó, qué falló y qué hacer al respecto.
Total
9
Passed
8
Warnings
0
Críticos
1
1 high
SumEqualityCheckfunnel_matrix_vs_rates_denunciasa=0.00 vs b=10,402,105.00 · rel diff = 100.00% (tol 5.00%)
Fix: Refrescar matview gold.funnel_stage_matrix · revisar pipeline funnel.
NullRatioCheckmeta.datasets.yearsNULL ratio = 48.71% (132/271) vs threshold 50.00%
NullRatioCheckmeta.datasets.descriptionNULL ratio = 6.27% (17/271) vs threshold 20.00%
PlausibilityRangeCheckgold.funnel_stage_rates.acusaciones48 values outside [1, 10000000] (observed min=0, max=0)
YearGapChecksilver.casen_2024_personas.yearpresent years: [2024..2024] (n=1); missing: none
RegionCoverageCheckgold.funnel_stage_rates.region_idpresent 16/16 expected · missing=none · extra=none
SumEqualityCheckcofog_sum_703_l2_vs_l1a=4,470,480.33 vs b=4,470,480.33 · rel diff = 0.00% (tol 2.00%)
PlausibilityRangeCheckgold.dipres_gasto_funcional.gasto_corriente0 values outside [0, 1000000000000000] (observed min=None, max=None)
PlausibilityRangeCheckgold.dipres_gasto_funcional.pct_pib0 values outside [0, 50] (observed min=None, max=None)
Cron @ 06:00 UTC dispara scripts/run_data_validation_daily.sh que llama a python -m validators.runner. El reporte markdown queda en docs/data-quality/<fecha>.md y este dashboard parsea su versión JSON. Ver reporte raw .md