Mengotomatisasi Pemeriksaan Kualiti Data dengan Dagster

Jaminan Kualiti Data: Pemeriksaan Automatik dengan Dagster dan Harapan Hebat

Mengekalkan kualiti data yang tinggi adalah penting untuk perniagaan yang didorong data. Apabila jumlah data dan sumber meningkat, kawalan kualiti manual menjadi tidak cekap dan terdedah kepada kesilapan. Pemeriksaan kualiti data automatik menawarkan penyelesaian berskala untuk mengekalkan integriti data dan kebolehpercayaan.

Organisasi kami, pengumpul data web awam berskala besar, menggunakan sistem automatik yang mantap yang dibina di atas alat sumber terbuka dan jangkaan yang hebat. Alat ini adalah pusat kepada strategi pengurusan kualiti data kami, membolehkan pengesahan dan pemantauan yang cekap bagi saluran paip data kami.

Artikel ini memperincikan pelaksanaan pemeriksaan kualiti data automatik yang komprehensif menggunakan Dagster (Orchestrator Data) dan jangkaan yang hebat (rangka kerja pengesahan data). Kami akan merangkumi manfaat pendekatan ini, memberikan pandangan pelaksanaan praktikal dan demo GitLab untuk menggambarkan bagaimana alat -alat ini dapat meningkatkan jaminan kualiti data anda.

Sebelum menyelam ke dalam spesifik, mari kita periksa setiap alat.

Mata Pembelajaran Utama:

• Memahami kepentingan pemeriksaan kualiti data automatik dalam membuat keputusan yang didorong oleh data.
• Ketahui cara melaksanakan pemeriksaan kualiti data menggunakan Dagster dan jangkaan yang hebat.
• Terokai strategi ujian untuk data statik dan dinamik.
• Memahami manfaat pemantauan dan pematuhan masa nyata dalam pengurusan kualiti data.
• Melaksanakan projek demo untuk pengesahan kualiti data automatik.

(Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.)

Jadual Kandungan:

• Pengenalan
• Dagster: Orkestrator data sumber terbuka
• Harapan Hebat: Rangka Kerja Pengesahan Data
• Keperluan pemeriksaan kualiti data automatik
• Strategi ujian kualiti data
• Melaksanakan pemeriksaan kualiti data automatik
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Dagster: saluran paip data yang mengatur

Dagster menyelaraskan bangunan, penjadualan, dan pemantauan saluran paip data untuk aliran kerja ETL, analisis, dan mesin pembelajaran mesin. Alat berasaskan Python ini memudahkan debugging, pemeriksaan aset, dan status/metadata/pengesanan ketergantungan untuk saintis data dan jurutera. Dagster meningkatkan kebolehpercayaan saluran, skalabiliti, dan kebolehkerjaan, mengintegrasikan dengan Azure, Google Cloud, AWS, dan alat -alat biasa yang lain. Walaupun alternatif seperti aliran udara dan pengawas wujud, Dagster menawarkan kelebihan yang menarik (mudah dijumpai melalui perbandingan dalam talian).

Harapan Hebat: Powerhouse Pengesahan Data

Harapan yang hebat adalah platform sumber terbuka untuk mengekalkan kualiti data. Ia menggunakan "jangkaan" (pernyataan mengenai data) untuk menyediakan skema dan pengesahan berasaskan nilai, termasuk cek untuk nilai dan nilai maksimum/minimum. Ia juga mengesahkan data dan menjana jangkaan berdasarkan data input (memerlukan beberapa pelarasan, tetapi menjimatkan masa). Harapan yang hebat disatukan dengan Google Cloud, Snowflake, Azure, dan lebih daripada 20 alat lain. Walaupun ia mungkin memberikan lengkung pembelajaran yang lebih curam untuk pengguna bukan teknikal, manfaatnya adalah penting.

Mengapa mengautomasikan pemeriksaan kualiti data?

Pemeriksaan kualiti automatik menawarkan banyak manfaat untuk organisasi yang mengendalikan jumlah data kritikal yang besar. Untuk maklumat yang tepat, lengkap, dan konsisten, automasi melepasi proses manual rawan ralat. Berikut adalah lima sebab utama:

• Integriti Data: Menetapkan data yang boleh dipercayai menggunakan kriteria kualiti yang telah ditetapkan, mengurangkan risiko andaian dan keputusan yang cacat.
• Minimisasi ralat: Walaupun kesilapan tidak dapat dihapuskan sepenuhnya, automasi meminimumkan kejadian mereka dan membolehkan pengesanan anomali awal, menjimatkan sumber.
• Kecekapan: Automasi membebaskan pasukan data dari pemeriksaan manual yang memakan masa, yang membolehkan mereka memberi tumpuan kepada analisis dan pelaporan.
• Pemantauan masa nyata: Membolehkan pengesanan isu segera sebelum mereka meningkat, tidak seperti pemeriksaan manual yang lebih perlahan.
• Pematuhan: Menyokong keperluan pematuhan kualiti data, terutamanya penting untuk industri yang dikawal selia. Pemeriksaan automatik memberikan bukti kualiti data yang dapat disahkan.

Kaedah ujian kualiti data

Pendekatan kami mengkategorikan ujian mengikut jenis data (statik atau dinamik) dan jenis semak (perlawanan atau liputan).

• Ujian perlawanan statik: Ini menggunakan lekapan statik yang telah dijimatkan (contohnya, fail HTML) dan bandingkan output parser kepada output yang dijangkakan. Mereka dijalankan dalam saluran paip CI/CD untuk mengesan perubahan pecah.
• Ujian perlawanan dinamik: Sama seperti ujian statik, tetapi data dikikis dalam masa nyata, mengesahkan kedua-dua fungsi pengikis dan parser dan mengesan perubahan susun atur. Ini dijadualkan dan bukannya dijalankan pada setiap permintaan gabungan.
• Ujian Perlindungan Dinamik: Ini menggunakan jangkaan yang hebat untuk memeriksa data terhadap peraturan yang telah ditetapkan (jangkaan), tanpa mengira sama ada profil dikawal. Ini penting untuk jaminan kualiti data di pelbagai sumber.

Melaksanakan pemeriksaan kualiti data automatik

Demo Gitlab kami mempamerkan penggunaan Dagster dan jangkaan yang hebat untuk ujian kualiti data. Grafik Demo termasuk operasi seperti pemuatan data, pemuatan struktur, meratakan data, penciptaan data, pengesahan jangkaan yang hebat, dan pemeriksaan hasil pengesahan.

Demo ini termasuk data, struktur, dan jangkaan untuk data syarikat burung hantu. Arahan untuk menjana struktur dan harapan anda sendiri disediakan. Demo menunjukkan cara menggunakan Dagster untuk mengatur aliran data dan harapan yang besar untuk melaksanakan pengesahan. Proses ini merangkumi struktur data bersarang yang meratakan untuk membuat DataFrame Spark Individu untuk pengesahan.

Kesimpulan

Pelbagai kaedah ujian kualiti data wujud, bergantung pada peringkat saluran paip. Sistem automatik yang mantap adalah penting untuk memastikan ketepatan data dan kebolehpercayaan. Walaupun tidak diperlukan dengan ketat untuk semua ujian (ujian perlawanan statik, contohnya), alat seperti dagster dan jangkaan yang besar dengan ketara meningkatkan jaminan kualiti data. Panduan ini memberikan pandangan yang berharga untuk memperbaiki atau mewujudkan proses kualiti data.

Takeaways Kunci:

• Kualiti data adalah penting untuk analisis yang tepat dan mencegah kesilapan yang mahal.
• Dagster mengautomasikan dan merancang saluran paip data, menyediakan pemantauan dan penjadualan.
• Harapan yang hebat menawarkan rangka kerja yang fleksibel untuk menentukan, menguji, dan memantau kualiti data.
• Menggabungkan dagster dan jangkaan yang hebat membolehkan pemeriksaan kualiti data automatik, masa nyata.
• Proses kualiti data yang kuat memastikan pematuhan dan membina kepercayaan dalam pandangan yang didorong oleh data.

Soalan yang sering ditanya:

• S1: Tujuan Dagster? A1: Dagster mengendalikan dan mengautomasikan saluran paip data untuk aliran kerja yang cekap.
• S2: Peranan Harapan Besar? A2: Harapan yang hebat mentakrifkan, mengesahkan, dan memantau jangkaan kualiti data.
• S3: Dagster dan integrasi jangkaan yang hebat? A3: Dagster mengintegrasikan dengan jangkaan yang hebat untuk pemeriksaan kualiti data automatik dalam saluran paip.
• S4: Kepentingan kualiti data dalam analisis? A4: Kualiti data yang tinggi memastikan pandangan yang tepat, menghalang kesilapan, dan meningkatkan pengambilan keputusan.

(Nota: Media dalam artikel ini digunakan dengan kebenaran pengarang dan tidak dimiliki oleh Analytics Vidhya.)

Atas ialah kandungan terperinci Mengotomatisasi Pemeriksaan Kualiti Data dengan Dagster. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!