data quality guardian
Squad especialista em qualidade de dados — profiling de datasets, detecção de anomalias, validação de schemas, geração de relatórios de qualidade e sugestão de remediações automatizadas para pipelines de dados
data-quality-guardian
Specialist squad for data quality in data pipelines.
Overview
The data-quality-guardian is a complete squad covering the entire data quality pipeline:
- Data Profiling — Distribution analysis, data types, cardinality, null rates, uniqueness, and descriptive statistics
- Anomaly Detection — Outlier identification, data drift, unusual patterns, and baseline deviations
- Schema Validation — Type checking, constraints, referential integrity, and breaking change detection
- Quality Reports — Composite scores across 6 dimensions, trends, SLA comparisons, and executive summaries
- Remediation Suggestions — Automated cleaning scripts, pipeline fixes, and governance recommendations
Pain Point: 89% of data teams report quality issues; 61% list data quality as the top challenge in their organizations.
Agents
| Agent | ID | Role |
|---|---|---|
| 📋 Profiler | data-profiler | Data profiler and statistics |
| 🔍 AnomalyDetector | anomaly-detector | Anomaly and outlier detector |
| 🛡️ SchemaValidator | schema-validator | Schema and integrity validator |
| 📊 QualityReporter | data-quality-reporter | Quality reporter and metrics |
| ⚡ RemediationSuggester | remediation-suggester | Remediation and prevention suggester |
Workflows
| Workflow | Command | Description | Duration |
|---|---|---|---|
| Full Data Quality Audit | *full-audit | Full pipeline: from profiling to remediation | 30-60 min |
| Quick Data Check | *quick-check | Quick check: profiling, schema, and report | 10-20 min |
Available Commands
| Command | Agent | Description |
|---|---|---|
*profile-data | Profiler | Profile complete dataset |
*compare-baseline | Profiler | Compare current profile with baseline |
*detect-anomalies | AnomalyDetector | Detect anomalies in dataset |
*check-drift | AnomalyDetector | Check data drift between periods |
*validate-schema | SchemaValidator | Validate dataset schema |
*check-integrity | SchemaValidator | Check referential integrity |
*quality-report | QualityReporter | Generate quality report |
*quality-score | QualityReporter | Calculate quality score |
*full-audit | QualityReporter | Full data quality audit |
*suggest-fix | RemediationSuggester | Suggest remediations |
*generate-script | RemediationSuggester | Generate cleaning script |
Quick Start
# Activate the quality reporter (main orchestrator) /dqg:agents:data-quality-reporter # Full data quality audit *full-audit # Quick data check *quick-check # Profiling only *profile-data # Anomaly detection only *detect-anomalies
Target Users
- Data Engineers
- Data Analysts
- Data Governance Teams
- Analytics Engineers
- CTOs and Data Leaders
Requirements
- Access to the dataset for analysis (CSV, Parquet, JSON, SQL)
- Expected schema documented (optional, can be inferred)
- Previous baseline for comparison (optional)
- Quality SLA definitions (optional)
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