Automatiser les vérifications de la qualité des données avec Dagster

Assurance de la qualité des données: automatiser les chèques avec Dagster et grandes attentes

Le maintien d'une qualité de données élevée est essentiel pour les entreprises axées sur les données. À mesure que les volumes de données et les sources augmentent, le contrôle de la qualité manuel devient inefficace et sujette aux erreurs. Les vérifications automatisées de qualité de données offrent une solution évolutive pour préserver l'intégrité et la fiabilité des données.

Notre organisation, un collecteur de données Web public à grande échelle, utilise un système automatisé robuste conçu sur les outils open-source Dagster et de grandes attentes. Ces outils sont au cœur de notre stratégie de gestion de la qualité des données, permettant une validation et une surveillance efficaces de nos pipelines de données.

Cet article détaille notre implémentation de vérifications complètes de qualité automatisée de données à l'aide de Dagster (un orchestrateur de données) et de grandes attentes (un cadre de validation des données). Nous couvrirons les avantages de cette approche, fournissant des informations pratiques de mise en œuvre et une démo Gitlab pour illustrer comment ces outils peuvent améliorer votre assurance de qualité de données.

Avant de plonger dans des détails, examinons chaque outil.

Points d'apprentissage clés:

• Comprendre l'importance des vérifications automatisées de la qualité des données dans la prise de décision basée sur les données.
• Apprenez à mettre en œuvre des vérifications de la qualité des données à l'aide de Dagster et de grandes attentes.
• Explorez les stratégies de test pour les données statiques et dynamiques.
• Comprendre les avantages de la surveillance et de la conformité en temps réel dans la gestion de la qualité des données.
• Implémentez un projet de démonstration pour la validation automatisée de la qualité des données.

(Cet article fait partie du blogathon de la science des données.)

Table des matières:

• Introduction
• Dagster: un orchestrateur de données open source
• Excellentes attentes: un cadre de validation des données
• La nécessité de contrôles automatisés de la qualité des données
• Stratégies de test de qualité des données
• Implémentation de vérifications automatisées de qualité des données
• Conclusion
• Questions fréquemment posées

Dagster: orchestration de pipelines de données

Dagster rationalise le bâtiment, la planification et la surveillance des pipelines de données pour ETL, analytique et flux de travail d'apprentissage automatique. Cet outil basé sur Python simplifie le débogage, l'inspection des actifs et le suivi de statut / métadonnées / dépendances pour les scientifiques et les ingénieurs des données. Dagster améliore la fiabilité, l'évolutivité et la maintenabilité du pipeline, s'intégrant à Azure, Google Cloud, AWS et d'autres outils courants. Alors que des alternatives comme le flux d'air et le préfet existent, Dagster offre des avantages convaincants (facilement trouvés à travers des comparaisons en ligne).

Excellentes attentes: une puissance de validation des données

Great Eattenations est une plate-forme open source pour maintenir la qualité des données. Il utilise des "attentes" (assertions sur les données) pour fournir des validations basées sur le schéma et la valeur, y compris les vérifications des valeurs et des dénombrements maximum / minimum. Il valide également les données et génère des attentes en fonction des données d'entrée (nécessitant un certain ajustement, mais du temps d'économie). De grandes attentes s'intègrent à Google Cloud, Snowflake, Azure et plus de 20 autres outils. Bien qu'il puisse présenter une courbe d'apprentissage plus abrupte pour les utilisateurs non techniques, ses avantages sont importants.

Pourquoi automatiser les contrôles de qualité des données?

Les contrôles de qualité automatisés offrent de nombreux avantages pour les organisations qui gèrent de grands volumes de données critiques. Pour des informations précises, complètes et cohérentes, l'automatisation dépasse les processus manuels sujets aux erreurs. Voici cinq raisons clés:

• Intégrité des données: établissez des données fiables en utilisant des critères de qualité prédéfinis, en réduisant le risque d'hypothèses et de décisions erronées.
• Minimisation des erreurs: Bien que les erreurs ne puissent pas être éliminées entièrement, l'automatisation minimise leur occurrence et permet la détection précoce des anomalies, l'épargne des ressources.
• Efficacité: l'automatisation libère les équipes de données des vérifications manuelles qui prennent du temps, leur permettant de se concentrer sur l'analyse et les rapports.
• Surveillance en temps réel: permet la détection immédiate des problèmes avant de dégénérer, contrairement aux vérifications manuelles plus lentes.
• Conformité: Soutient les exigences de conformité de la qualité des données, en particulier cruciales pour les industries réglementées. Les vérifications automatisées fournissent des preuves vérifiables de la qualité des données.

Méthodes de test de qualité des données

Notre approche classe les tests par type de données (statique ou dynamique) et type de contrôle (luminaire ou couverture).

• Tests de luminaire statique: ceux-ci utilisent des luminaires statiques pré-sauvés (par exemple, les fichiers HTML) et comparent la sortie de l'analyseur à la sortie attendue. Ils sont exécutés dans des pipelines CI / CD pour détecter les changements de rupture.
• Tests de luminaire dynamique: similaire aux tests statiques, mais les données sont grattées en temps réel, vérifiant la fonctionnalité du grattoir et de l'analyseur et de la détection des changements de mise en page. Ceux-ci sont planifiés plutôt que d'exécuter à chaque demande de fusion.
• Tests de couverture dynamique: ceux-ci utilisent de grandes attentes pour vérifier les données par rapport aux règles prédéfinies (attentes), que les profils soient contrôlés. Ceci est crucial pour l'assurance de la qualité des données entre diverses sources.

Implémentation de vérifications automatisées de qualité des données

Notre démo Gitlab présente l'utilisation de Dagster et de grandes attentes pour les tests de qualité des données. Le graphique de démonstration comprend des opérations telles que le chargement des données, le chargement de la structure, l'aplatissement des données, la création de données de données, la validation des attentes excellentes et les vérifications des résultats de validation.

La démo comprend des données, une structure et des attentes pour les données de l'entreprise Owler. Des instructions pour générer votre propre structure et vos attentes sont fournies. La démo montre comment utiliser Dagster pour orchestrer le flux de données et de grandes attentes pour effectuer la validation. Le processus comprend l'aplatissement des structures de données imbriquées pour créer des frames de données d'étincelles individuelles pour la validation.

Conclusion

Il existe diverses méthodes de test de qualité de données, selon l'étape du pipeline. Un système automatisé robuste est essentiel pour assurer la précision et la fiabilité des données. Bien qu'il ne soit pas strictement requis pour tous les tests (tests de luminaire statique, par exemple), des outils comme Dagster et de grandes attentes améliorent considérablement l'assurance de la qualité des données. Ce guide fournit des informations précieuses pour améliorer ou établir des processus de qualité des données.

Les principaux plats à retenir:

• La qualité des données est primordiale pour une analyse précise et la prévention des erreurs coûteuses.
• Dagster automatise et orchestre les pipelines de données, fournissant la surveillance et la planification.
• Great Eattenations offre un cadre flexible pour définir, tester et surveiller la qualité des données.
• La combinaison de Dagster et de grandes attentes permet des vérifications automatisées de qualité de données en temps réel.
• Un processus de qualité des données solide garantit la conformité et renforce la confiance dans les informations basées sur les données.

Questions fréquemment posées:

• Q1: Le but de Dagster? A1: Dagster orchestre et automatise les pipelines de données pour des flux de travail efficaces.
• Q2: Le rôle des grandes attentes? A2: De grandes attentes définissent, valident et surveillent les attentes de qualité des données.
• Q3: Dagster et grande intégration des attentes? A3: Dagster s'intègre à de grandes attentes pour les vérifications automatisées de la qualité des données dans les pipelines.
• Q4: L'importance de la qualité des données dans l'analyse? A4: Une qualité de données élevée garantit des informations précises, empêche les erreurs et améliore la prise de décision.

(Remarque: les médias de cet article sont utilisés avec l'autorisation de l'auteur et n'appartiennent pas à l'analyse vidhya.)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!