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

50installs
SAFE
npx squads add gutomec/squads-sh-aios/data-quality-guardian -y
data-engineeringdata-qualitydata-governanceanomaly-detectionschema-validationetl
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55 agents
66 tasks
22 workflows

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:

  1. Data Profiling — Distribution analysis, data types, cardinality, null rates, uniqueness, and descriptive statistics
  2. Anomaly Detection — Outlier identification, data drift, unusual patterns, and baseline deviations
  3. Schema Validation — Type checking, constraints, referential integrity, and breaking change detection
  4. Quality Reports — Composite scores across 6 dimensions, trends, SLA comparisons, and executive summaries
  5. 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

AgentIDRole
📋 Profilerdata-profilerData profiler and statistics
🔍 AnomalyDetectoranomaly-detectorAnomaly and outlier detector
🛡️ SchemaValidatorschema-validatorSchema and integrity validator
📊 QualityReporterdata-quality-reporterQuality reporter and metrics
⚡ RemediationSuggesterremediation-suggesterRemediation and prevention suggester

Workflows

WorkflowCommandDescriptionDuration
Full Data Quality Audit*full-auditFull pipeline: from profiling to remediation30-60 min
Quick Data Check*quick-checkQuick check: profiling, schema, and report10-20 min

Available Commands

CommandAgentDescription
*profile-dataProfilerProfile complete dataset
*compare-baselineProfilerCompare current profile with baseline
*detect-anomaliesAnomalyDetectorDetect anomalies in dataset
*check-driftAnomalyDetectorCheck data drift between periods
*validate-schemaSchemaValidatorValidate dataset schema
*check-integritySchemaValidatorCheck referential integrity
*quality-reportQualityReporterGenerate quality report
*quality-scoreQualityReporterCalculate quality score
*full-auditQualityReporterFull data quality audit
*suggest-fixRemediationSuggesterSuggest remediations
*generate-scriptRemediationSuggesterGenerate 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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