- 数据质量对于准确的决策和避免代价高昂的分析错误至关重要。
- Dagster 实现数据管道的无缝编排和自动化，并内置对监控和调度的支持。
- Great Expectations 提供了一个灵活的开源框架来定义、测试和验证数据质量期望。
- 将 Dagster 与 Great Expectations 相结合，可以实现数据管道内的自动实时数据质量检查和监控。
- 强大的数据质量流程可确保合规 WhatsApp 号码数据 性并建立对从数据驱动工作流中获得的洞察的信任。
对于依赖数据驱动决策的企业来说
确保数据质量至关重要。随着数据量的增长和来源的多样化，手动质量检查变得越来越不切实际且容易出错。这时，自动化数据质量检查就派上用场了，它提供了一种可扩展的解决方案来维护数据的完整性和可靠性。
在我的组织中，我们收集了大量的公共网络数据，我们使用两个强大的开源工具开发了一个强大的自动数据质量检查系统：Dagster和Great Expectations。这些工具是我们数据质量管理方法的基石，使我们能够有效地大规模验证和监控我们的数据管道。
在本文中，我将解释如何使用开源数据编排器 Dagster 和数据验证框架 Great Expectations 来实现全面的自动化数据质量检查。我还 瞄准播客嘉宾的关注者，以提高回复率和转化率 将探讨这种方法的好处，并提供有关我们实施过程的实用见解，包括 Gitlab 演示，以帮助您了解这些工具如何增强您自己的数据质量保证实践。
在讨论实际例子之前，让我们先更详细地讨论一下每一个问题。
学习成果
- 了解自动数据质量检查在数据驱动决策中的重要性。
- 了解如何使用 Dagster 和 Great Expectations 实施数据质量检查。
- 探索静态和动态数据的不同测试策略。
- 深入了解数据质量管理中实时监控和合规性的好处。
- 探索设置和运行自动数据质量验证演示项目的实用步骤。
本文是作为数据科学博客马拉松的一部分发表的。
了解 Dagster：一个开源数据编排器
Dagster用于 ETL、分析和机器学习工作流程，可让您构建、安排和监控数据管道。这款基于 Python 的工具可让数据科学家和工程 手机号码 师轻松调试运行、检查资产或获取有关其状态、元数据或依赖项的详细信息。
因此，Dagster 使您的数据管道更加可靠、可扩展和可维护。它可以部署在 Azure、Google Cloud、AWS 以及您可能已经在使用的许多其他工具中。Airflow和Prefect 可以称为 Dagster 的竞争对手，但我个人认为后者更胜一筹，在做出选择之前，您可以在网上找到大量比较。
探索远大前程：数据验证框架
Great Expectations 是一款出色的工具，名字也很棒，它是一个用于维护数据质量的开源平台。这个Python 库实际上使用“Expectation”作为其内部术语，用于表示有关数据的断言。
Great Expectations 提供基于架构和值的验证。此类规则的一些示例可能是最大值或最小值以及计数验证。它还提供数据验证，并可以根据输入数据生成期望。当然，此功能通常需要进行一些调整，但它确实可以节省一些时间。
另一个有用的方面是 Great Expectations 可以与 Google Cloud、Snowflake、Azure 和其他 20 多种工具集成。虽然对于没有技术知识的数据用户来说这可能具有挑战性，但仍然值得尝试。