使用dagster自動化數據質量檢查

數據質量保證：與Dagster自動檢查和良好期望

保持高數據質量對於數據驅動的業務至關重要。隨著數據量和源的增加，手動質量控制變得效率低下，容易出現錯誤。自動數據質量檢查提供了可擴展的解決方案，以保留數據完整性和可靠性。

我們的組織是一個大規模的公共網絡數據收集器，它利用了一個強大的自動化系統，建立在開源工具（Dagster）和巨大期望的基礎上。這些工具對我們的數據質量管理策略至關重要，可以有效地驗證和監視我們的數據管道。

本文詳細介紹了我們使用dagster（數據編排）和良好期望（數據驗證框架）對全面自動數據質量檢查的實施。我們將介紹這種方法的好處，提供實際實施見解和GitLab演示，以說明這些工具如何改善您的數據質量保證。

在研究細節之前，讓我們檢查每個工具。

關鍵學習點：

• 了解自動數據質量檢查在數據驅動決策中的重要性。
• 了解如何使用Dagster和良好的期望來實施數據質量檢查。
• 探索靜態和動態數據的測試策略。
• 了解實時監控和合規性在數據質量管理中的好處。
• 實施一個用於自動數據質量驗證的演示項目。

（本文是數據科學博客馬拉鬆的一部分。）

目錄：

• 介紹
• DAGSTER：開源數據編排
• 巨大的期望：數據驗證框架
• 需要自動數據質量檢查的需求
• 數據質量測試策略
• 實施自動數據質量檢查
• 結論
• 常見問題

DAGSTER：編排數據管道

Dagster簡化了用於ETL，分析和機器學習工作流的數據管道的建築物，調度和監視。該基於Python的工具簡化了數據科學家和工程師的調試，資產檢查以及狀態/元數據/依賴性跟踪。 Dagster與Azure，Google Cloud，AWS和其他常見工具相結合，增強了管道可靠性，可伸縮性和可維護性。儘管存在諸如氣流和豪宅之類的替代方案，但達格斯特（Dagster）提供了引人注目的優勢（通過在線比較很容易找到）。

巨大的期望：數據驗證強國

巨大的期望是一個維持數據質量的開源平台。它使用“期望”（關於數據的斷言）提供基於架構和基於價值的驗證，包括檢查最大/最小值和計數的檢查。它還驗證數據並基於輸入數據（需要調整，但節省時間）生成期望。偉大的期望與Google Cloud，Snowflake，Azure和其他20多個工具集成在一起。儘管它可能為非技術用戶帶來更陡峭的學習曲線，但其優勢是顯著的。

為什麼要自動數據質量檢查？

自動化質量檢查為處理大量關鍵數據的組織提供了許多好處。為了準確，完整和一致的信息，自動化超過了容易出錯的手動過程。這是五個關鍵原因：

• 數據完整性：使用預定義的質量標準建立可靠的數據，從而降低了假設和決策有缺陷的風險。
• 錯誤最小化：雖然無法完全消除錯誤，但自動化可最大程度地減少其發生，並允許早期的異常檢測，並節省資源。
• 效率：自動化使數據團隊擺脫了耗時的手動檢查，使他們可以專注於分析和報告。
• 實時監視：與較慢的手動檢查不同，可以在升級之前立即進行檢測。
• 合規性：支持數據質量合規性要求，尤其是對受監管行業至關重要的要求。自動檢查提供了可驗證的數據質量證據。

數據質量測試方法

我們的方法按數據類型（靜態或動態）和檢查類型（固定或覆蓋範圍）對測試進行分類。

• 靜態固定測試：這些使用預先保存的靜態燈具（例如，HTML文件）並將解析器輸出與預期輸出進行比較。它們以CI/CD管道運行，以檢測破裂變化。
• 動態固定測試：類似於靜態測試，但實時刮擦數據，驗證刮板和解析器功能並檢測佈局變化。這些是計劃的，而不是在每個合併請求上運行。
• 動態覆蓋範圍測試：無論是否控製配置文件，這些都可以根據預定義的規則（期望）檢查數據。這對於各種來源的數據質量保證至關重要。

實施自動數據質量檢查

我們的GitLab演示展示了Dagster的使用和對數據質量測試的良好期望。演示圖包括數據加載，結構加載，數據扁平，數據框架創建，良好的期望驗證和驗證結果檢查。

該演示包括對Owler公司數據的數據，結構和期望。提供了生成自己的結構和期望的說明。該演示演示瞭如何使用dagster來協調數據流以及執行驗證的巨大期望。該過程包括扁平的嵌套數據結構，以創建單個SPARK DATAFREMES以進行驗證。

結論

存在各種數據質量測試方法，具體取決於管道階段。強大的自動化系統對於確保數據的準確性和可靠性至關重要。雖然所有測試並非嚴格必需（例如，靜態固定測試），但達格斯特（Dagster）和良好期望等工具可顯著提高數據質量保證。本指南為改善或建立數據質量流程提供了寶貴的見解。

關鍵要點：

• 數據質量對於準確的分析和預防昂貴的錯誤至關重要。
• Dagster自動化並協調數據管道，提供監視和調度。
• 偉大的期望為定義，測試和監視數據質量提供了靈活的框架。
• 結合DAGSTER和良好的期望可以實現自動化的實時數據質量檢查。
• 強大的數據質量過程可確保合規性並建立對數據驅動的見解的信任。

常見問題：

• 問題1：達格斯特的目的？ A1：Dagster協調和自動化數據管道以進行有效的工作流程。
• 問題2：期望的角色？ A2：巨大的期望定義，驗證和監視數據質量期望。
• 問題3：達格斯特和巨大的期望集成？ A3：Dagster對管道內的自動數據質量檢查充滿期望。
• 問題4：數據質量在分析中的重要性？ A4：高數據質量可確保准確的見解，防止錯誤並改善決策。

（注意：本文中的媒體與作者的許可一起使用，而不是Analytics Vidhya所有。）

以上是使用dagster自動化數據質量檢查的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！