Garantir l'intégrité des données : comparer Soda et les grandes attentes en matière d'assurance qualité

La qualité des données est devenue primordiale alors que les organisations s'appuient de plus en plus sur une prise de décision basée sur les données. Garantir l’intégrité des données ne concerne pas seulement leur disponibilité, mais également leur exactitude, leur cohérence et leur fiabilité. Pour y parvenir, divers outils ont été développés, parmi lesquels Soda et Great Expectations se distinguent comme des solutions populaires pour l'assurance qualité des données. Cet article comparera les deux outils, mettant en évidence leurs forces et leurs faiblesses pour vous aider à déterminer celui qui correspond le mieux à vos besoins.

L’importance de l’assurance qualité des données

Avant de plonger dans la comparaison, examinons rapidement pourquoi l'assurance qualité des données est essentielle. Des données de mauvaise qualité peuvent conduire à :

• Décisions commerciales incorrectes : sans données précises, les chefs d'entreprise pourraient faire des hypothèses ou des conclusions erronées.
• Inefficacités opérationnelles : des données peu fiables peuvent entraîner des redondances, ralentir les flux de travail ou nécessiter des tâches répétées.
• Risques de conformité : De nombreuses industries doivent adhérer à des réglementations strictes concernant la qualité et l'intégrité des données. Le non-respect pourrait entraîner des répercussions juridiques.

Compte tenu de ces impacts potentiels, il est essentiel de garantir la qualité des données tout au long du pipeline de données.

Soda : surveillance axée sur la simplicité

Soda, une plateforme de surveillance des données, met l'accent sur la simplicité et la facilité d'utilisation, en particulier pour les ingénieurs et analystes de données. Il fournit des solutions prêtes à l'emploi pour surveiller les données à la recherche d'incohérences et d'anomalies, garantissant ainsi que vous soyez averti lorsque quelque chose semble anormal.

Principales caractéristiques du soda

1. Interface utilisateur intuitive et interface de ligne de commande : Soda fournit une interface utilisateur simple pour les utilisateurs non techniques et une CLI pour ceux qui préfèrent travailler dans un environnement axé sur le code.

2. Vérifications et surveillance : vous définissez des « vérifications » pour surveiller les données pour détecter une série de problèmes potentiels tels que des valeurs manquantes, des doublons ou des violations de schéma. Soda déclenche automatiquement des alertes lorsque ces vérifications échouent.

3. Alertes et notifications : Soda s'intègre aux services de messagerie populaires (Slack, Microsoft Teams, etc.) pour garantir que vous êtes alerté en temps réel.

4. Configuration simple : la configuration est basée sur YAML, ce qui facilite la configuration de contrôles personnalisés.

Quand choisir le soda

• Simplicité : Soda est idéal pour les équipes qui souhaitent démarrer rapidement sans expertise technique approfondie.
• Surveillance en temps réel : si la surveillance et les alertes continues sont cruciales pour votre flux de travail, les intégrations de Soda peuvent vous tenir au courant.
• Pipelines petits à moyens : Soda fonctionne bien pour des ensembles de données relativement petits ou lorsque vous avez besoin d'un outil rapide à mettre en œuvre.

De grandes attentes : un cadre flexible pour une validation avancée des données

Great Expectations est un framework open source spécialement conçu pour la validation et la documentation des données. Il est flexible et hautement configurable, ce qui en fait un meilleur choix pour les utilisateurs avancés ou ceux qui ont besoin de plus de contrôle sur leurs processus de qualité des données.

Principales caractéristiques des grandes attentes

1. Attentes personnalisables : Les grandes attentes vous permettent de définir un ensemble d'« attentes », ou de règles, auxquelles vos données doivent répondre. Ces attentes peuvent être aussi simples ou complexes que nécessaire, couvrant tout, des vérifications nulles de base aux validations statistiques détaillées.

2. Documentation automatisée des données : une fonctionnalité remarquable est la capacité de Great Expectations à générer automatiquement une documentation des données, ce qui est utile pour les pistes d'audit et la conformité.

3. Profilage des données : Great Expectations peut profiler des ensembles de données pour vous aider à comprendre la distribution, les modèles et la qualité de vos données au fil du temps.

4. Intégration avec les pipelines de données : le framework s'intègre facilement à de nombreuses plates-formes de données modernes comme Apache Airflow, dbt et Prefect.

5. Hautement configurable : les utilisateurs avancés apprécieront la possibilité de configurer des tests et des validations à un niveau très granulaire à l'aide du code Python.

위대한 기대를 선택해야 할 때

• 복잡한 파이프라인: 크고 복잡한 데이터 파이프라인을 모니터링해야 하는 경우 Great Expectations의 유연성과 구성 가능성이 확실한 선택입니다.
• 세부 문서: 규정 준수 또는 감사를 위해 세부 문서가 필요한 팀의 경우 Great Expectations는 검증할 때마다 자동으로 보고서를 생성할 수 있습니다.
• 고급 사용자 정의: 검증 논리에 대한 높은 수준의 제어가 필요한 경우 Great Expectations는 Python을 사용하여 심층적인 사용자 정의를 허용합니다.

일대일 비교 : 소다 대 위대한 유산

기능 소다 큰 기대

Feature	Soda	Great Expectations
Ease of Use	Simple to set up and use	Requires more technical expertise
Configuration	YAML-based	Python-based, highly customizable
Real-time Monitoring	Yes, with alerting integrations	No real-time alerting out of the box
Documentation	Basic	Automated and detailed documentation
Integration	Integrates with Slack, Teams, etc.	Integrates with Airflow, dbt, Prefect
Customization	Limited	Highly customizable with Python

사용 편의성 간단한 설정 및 사용 더 많은 기술 전문 지식이 필요함

구성

YAML 기반 Python 기반, 고도로 맞춤설정 가능

실시간 모니터링

예, 알림 통합을 통해 기본적으로 실시간 알림이 제공되지 않음

문서

기본 자동화되고 상세한 문서화 통합 Slack, Teams 등과 통합 Airflow, dbt, Prefect와 통합 맞춤 설정

제한적 Python으로 고도로 맞춤설정 가능 결론 Soda와 Great Expectations는 모두 데이터 무결성을 보장하는 귀중한 도구를 제공하지만 사용 사례는 팀의 요구 사항과 기술 전문 지식에 따라 다릅니다.

실시간 모니터링 기능과 기본 점검 기능을 갖춘 간단하고 구현하기 쉬운 도구가 필요하다면

소다

를 선택하세요.
프로젝트에 고급 데이터 검증, 자세한 문서화, 높은 수준의 사용자 정의가 필요한 경우
• 큰 기대
를 선택하세요.

결국 결정은 데이터 파이프라인의 복잡성과 데이터 품질 보증 프로세스에 필요한 제어 수준에 따라 결정됩니다.

참고자료 소다 문서 큰 기대 문서 데이터 품질 모범 사례

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