Dada a crescente quantidade de decisões ponderadas derivadas de grandes conjuntos de dados, seja diretamente ou como um input de treinamento para modelos de aprendizado, é importante entender as lacunas, falhas e potenciais vieses em seus dados. O projeto Facets do Google fornece duas ferramentas úteis neste espaço: Facets Overview e Facets Dive. A Facets Overview visualiza a distribuição de valores para features em um conjunto de dados, pode mostrar vieses nos conjuntos de treinamento e de validação e pode ser usada para comparar múltiplos conjuntos de dados. A Facets Dive é para detalhar e visualizar pontos de dados individuais em grandes conjuntos de dados, usando diferentes dimensões visuais para explorar as relações entre os atributos. As duas são úteis para a execução de testes de viés ético.
