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Panoramica

In un Challenge Lab ti vengono presentati uno scenario e un insieme di attività. Anziché seguire le istruzioni passo passo, utilizzerai le competenze apprese dai lab durante il corso per capire come completare le attività autonomamente. Tramite un sistema di valutazione automatico (visibile in questa pagina), riceverai un feedback che ti consentirà di capire se hai completato le attività in modo corretto.

Quando partecipi a un Challenge Lab non ricevi alcuna formazione sui concetti di Google Cloud. Dovrai estendere le competenze che hai appreso, ad esempio modificare i valori predefiniti e leggere ed esaminare i messaggi di errore per correggere i tuoi errori.

Per ottenere un punteggio del 100% devi completare tutte le attività correttamente nel tempo stabilito.

Questo lab è consigliato per gli studenti che si sono iscritti al corso con badge delle competenze Crea un mesh di dati con Knowledge Catalog. Accetti la sfida?

Configurazione e requisiti

Prima di fare clic sul pulsante Avvia lab

Leggi le seguenti istruzioni. I lab sono a tempo e non possono essere messi in pausa. Il timer si avvia quando fai clic su Inizia il lab e ti mostra per quanto tempo avrai a disposizione le risorse Google Cloud.

Con questo lab pratico avrai la possibilità di completare le attività in un ambiente cloud reale e non di simulazione o demo. Riceverai delle nuove credenziali temporanee che potrai utilizzare per accedere a Google Cloud per la durata del lab.

Per completare il lab, avrai bisogno di:

• Accesso a un browser internet standard (Chrome è il browser consigliato).

• È ora di completare il lab: ricorda che, una volta iniziato, non puoi metterlo in pausa.

Scenario della sfida

Hai appena iniziato a svolgere l'incarico di Junior Data Engineer. Finora hai aiutato i team a creare e gestire gli asset Knowledge Catalog.

Dovresti avere le competenze e le conoscenze necessarie per svolgere queste attività.

La sfida

Ti viene chiesto di aiutare un team di sviluppo appena formato a creare un nuovo mesh di dati utilizzando Knowledge Catalog. Nello specifico, dovrai creare un lake Knowledge Catalog con più zone e asset. Devi anche creare tipi di aspetti e aggiungere aspetti agli asset nel nuovo lake, nonché valutare la qualità dei dati. Ti viene chiesto di completare le seguenti attività:

• Creare un lake Knowledge Catalog con due zone e due asset.
• Creare un tipo di aspetto per i dati protetti e aggiungere un aspetto a una zona.
• Assegnare un ruolo IAM Knowledge Catalog a un altro utente.
• Creare e caricare un file di specifiche della qualità dei dati su Cloud Storage.
• Definire ed eseguire un job di qualità dei dati in Knowledge Catalog.

Alcuni standard che dovrai seguire:

• Assicurati che tutte le API necessarie (come Knowledge Catalog, Data Catalog e Managed Service for Spark) siano abilitate correttamente.
• Crea tutte le risorse nella regione , se non diversamente indicato.

Ogni attività è descritta dettagliatamente di seguito. In bocca al lupo!

Attività 1: crea un lake Knowledge Catalog con due zone e due asset

Il bucket Cloud Storage e il set di dati BigQuery per il passaggio 2 sono stati creati in precedenza in questo lab.

1. Crea un lake Knowledge Catalog denominato Sales Lake con due zone a livello di regione:

• Una zona grezza denominata Raw Customer Zone
• Una zona curata denominata Curated Customer Zone

2. Collega un asset creato in precedenza a ciascuna zona:

• Alla zona grezza, collega il bucket Cloud Storage denominato -customer-online-sessions come nuovo asset denominato Customer Engagements.
• Alla zona curata, collega il set di dati BigQuery denominato .customer_orders come nuovo asset denominato Customer Orders.

Suggerimento utile per la creazione di un lake Knowledge Catalog

Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'obiettivo. Crea un lake Knowledge Catalog con due zone e due asset

Attività 2: crea un tipo di aspetto e aggiungi un aspetto a una zona

1. Crea un tipo di aspetto denominato Protected Customer Data Aspect con due campi enumerati:

• Il primo campo denominato Raw Data Flag con due valori: Yes e No.
• Il secondo campo denominato Protected Contact Information Flag con due valori: Yes e No.

2. Aggiungi questo aspetto a Raw Customer Zone utilizzando il valore Yes per entrambi i flag.

Suggerimento utile per creare e applicare tipi di aspetto

Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'obiettivo. Crea un tipo di aspetto e aggiungi un aspetto a una zona

Attività 3: assegna un ruolo IAM Knowledge Catalog a un altro utente

• Utilizzando il principio del privilegio minimo, assegna il ruolo IAM Knowledge Catalog appropriato all'Utente 2 () che gli consente di caricare nuovi file di Cloud Storage nell'asset Knowledge Catalog denominata Customer Engagements.

Suggerimento utile per l'assegnazione dei ruoli IAM Knowledge Catalog

Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'obiettivo. Assegna un ruolo IAM Knowledge Catalog a un altro utente

Attività 4: crea e carica un file di specifiche della qualità dei dati su Cloud Storage

Il bucket Cloud Storage per il passaggio 2 è stato creato in precedenza in questo lab.

1. Crea un file di specifiche della qualità dei dati denominato dq-customer-orders.yaml con le seguenti specifiche:

• Regola NOT NULL applicata (con una soglia del 100%) alla colonna user_id della tabella customer_orders.ordered_items
• Regola NOT NULL applicata (con una soglia del 100%) alla colonna order_id della tabella customer_orders.ordered_items
• Tabella BigQuery di destinazione per i risultati: .orders_dq_dataset.results

2. Carica il file nel bucket Cloud Storage denominato -dq-config.

Suggerimento utile per la creazione di file di specifiche della qualità dei dati

Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'obiettivo. Crea e carica un file di specifiche della qualità dei dati

Attività 5: definisci ed esegui un job di qualità dei dati automatico in Knowledge Catalog

Il set di dati BigQuery per il passaggio 1 è stato creato in precedenza in questo lab.

1. Definisci un job di qualità dei dati automatico utilizzando il file dq-customer-orders.yaml con le seguenti specifiche:

2. Esegui immediatamente il job di qualità dei dati automatico.

Suggerimento utile per definire ed eseguire i job di qualità dei dati

Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'obiettivo. Definisci ed esegui un job di qualità dei dati in Knowledge Catalog

Complimenti!

Hai sviluppato un mesh di dati creando un lake Knowledge Catalog con più zone e asset, creando tipi di aspetto e aggiungendo aspetti agli asset e valutando la qualità dei dati.

Guadagna il tuo prossimo badge delle competenze

Questo self-paced lab fa parte del corso con badge delle competenze Crea un mesh di dati con Knowledge Catalog. Il completamento di questo corso con badge delle competenze ti permette di ottenere il badge indicato in precedenza come riconoscimento per l'obiettivo raggiunto. Condividi il badge sul tuo CV e sulle piattaforme social e annuncia il risultato che hai raggiunto utilizzando #GoogleCloudBadge.

Questo corso con badge delle competenze fa parte del percorso di apprendimento Data Engineer di Google Cloud. Se hai già completato gli altri corsi con badge delle competenze in questo percorso di apprendimento, nel catalogo troverai altri corsi con badge delle competenze a cui iscriverti.

Formazione e certificazione Google Cloud

… per utilizzare al meglio le tecnologie Google Cloud. I nostri corsi ti consentono di sviluppare competenze tecniche e best practice per aiutarti a metterti subito al passo e avanzare nel tuo percorso di apprendimento. Offriamo vari livelli di formazione, dal livello base a quello avanzato, con opzioni di corsi on demand, dal vivo e virtuali, in modo da poter scegliere il più adatto in base ai tuoi impegni. Le certificazioni ti permettono di confermare e dimostrare le tue abilità e competenze relative alle tecnologie Google Cloud.

Ultimo aggiornamento del manuale: 10 dicembre 2025

Ultimo test del lab: 04 settembre 2025

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