Dagster와 데이터 품질 검사 자동화

데이터 품질 보증 : Dagster로 점검 자동화 및 큰 기대치

데이터 품질이 높다는 것은 데이터 중심 비즈니스에 중요합니다. 데이터 볼륨 및 소스가 증가함에 따라 수동 품질 관리는 비효율적이며 오류가 발생하기 쉽습니다. 자동화 된 데이터 품질 검사는 데이터 무결성 및 신뢰성을 보존하기위한 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

대규모 공개 웹 데이터 수집가 인 우리 조직은 오픈 소스 도구 인 Dagster와 훌륭한 기대를 기반으로 강력한 자동화 시스템을 활용합니다. 이러한 도구는 데이터 품질 관리 전략의 핵심이며 데이터 파이프 라인의 효율적인 검증 및 모니터링을 가능하게합니다.

이 기사는 Dagster (데이터 오케스트레이터)와 큰 기대치 (데이터 검증 프레임 워크)를 사용하여 포괄적 인 자동 데이터 품질 검사 구현에 대해 자세히 설명합니다. 우리는이 접근법의 이점을 다루며 실질적인 구현 통찰력과 Gitlab 데모를 제공하여 이러한 도구가 데이터 품질 보증을 향상시킬 수있는 방법을 설명합니다.

세부 사항으로 다이빙하기 전에 각 도구를 살펴 보겠습니다.

주요 학습 지점 :

• 데이터 중심 의사 결정에서 자동화 된 데이터 품질 검사의 중요성을 이해하십시오.
• Dagster 및 Great Expectations를 사용하여 데이터 품질 검사를 구현하는 방법을 배우십시오.
• 정적 및 동적 데이터에 대한 테스트 전략을 탐색하십시오.
• 실시간 모니터링의 이점과 데이터 품질 관리의 규정 준수를 이해하십시오.
• 자동화 된 데이터 품질 검증을위한 데모 프로젝트를 구현하십시오.

(이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.)

목차 :

• 소개
• Dagster : 오픈 소스 데이터 오케스트레이터
• 큰 기대 : 데이터 검증 프레임 워크
• 자동화 된 데이터 품질 점검이 필요합니다
• 데이터 품질 테스트 전략
• 자동화 된 데이터 품질 검사 구현
• 결론
• 자주 묻는 질문

Dagster : 데이터 파이프 라인을 조정합니다

Dagster는 ETL, 분석 및 기계 학습 워크 플로를위한 데이터 파이프 라인의 건물, 예약 및 모니터링을 간소화합니다. 이 파이썬 기반 도구는 데이터 과학자 및 엔지니어를위한 디버깅, 자산 검사 및 상태/메타 데이터/종속성 추적을 단순화합니다. Dagster는 파이프 라인 신뢰성, 확장 성 및 유지 관리를 향상시켜 Azure, Google Cloud, AWS 및 기타 공통 도구와 통합합니다. 공기 흐름 및 지사와 같은 대안이 존재하지만 Dagster는 설득력있는 이점을 제공합니다 (온라인 비교를 통해 쉽게 찾을 수 있음).

큰 기대 : 데이터 검증 강국

큰 기대는 데이터 품질을 유지하기위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 최대/최소 값 및 카운트 검사를 포함하여 "기대치"(데이터에 대한 어설 션)를 사용하여 스키마 및 가치 기반 유효성 검사를 제공합니다. 또한 데이터를 검증하고 입력 데이터 (일부 조정이 필요하지만 시간을 절약해야 함)를 기반으로 기대치를 생성합니다. 큰 기대치는 Google Cloud, Snowflake, Azure 및 20 개가 넘는 기타 도구와 통합됩니다. 비 기술적 인 사용자에게는 더 가파른 학습 곡선을 제시 할 수 있지만 그 이점은 중요합니다.

데이터 품질 검사를 자동화하는 이유는 무엇입니까?

자동 품질 검사는 대량의 중요한 데이터를 처리하는 조직에 많은 이점을 제공합니다. 정확하고 완전하며 일관된 정보를 위해 자동화는 오류가 발생하기 쉬운 수동 프로세스를 능가합니다. 다음은 다음은 다음은 다음과 같습니다.

• 데이터 무결성 : 사전 정의 된 품질 기준을 사용하여 신뢰할 수있는 데이터를 설정하여 결함이있는 가정 및 결정의 위험을 줄입니다.
• 오류 최소화 : 오류를 완전히 제거 할 수는 없지만 자동화는 발생을 최소화하고 조기 이상 감지를 허용하여 리소스를 저장합니다.
• 효율성 : 자동화는 시간이 소요하는 수동 검사에서 데이터 팀을 해방시켜 분석 및보고에 집중할 수 있습니다.
• 실시간 모니터링 : 수동 점검 느린 수동 점검과 달리 에스컬레이션하기 전에 즉각적인 문제 감지를 가능하게합니다.
• 규정 준수 : 데이터 품질 준수 요구 사항, 특히 규제 산업의 경우 중요한 데이터 품질 준수 요구 사항을 지원합니다. 자동 점검은 검증 가능한 데이터 품질의 증거를 제공합니다.

데이터 품질 테스트 방법

우리의 접근 방식은 데이터 유형 (정적 또는 동적) 및 점검 유형 (고정 또는 적용 범위)별로 테스트를 분류합니다.

• 정적 비품 테스트 : 사전 절약 된 정적 고정구 (예 : HTML 파일)를 사용하고 구식 출력을 예상 출력과 비교합니다. 그들은 CI/CD 파이프 라인에서 실행되어 변화를 감지합니다.
• 동적 고정 테스트 : 정적 테스트와 유사하지만 데이터는 실시간으로 긁히고 스크레이퍼 및 파서 기능을 모두 확인하고 레이아웃 변경을 감지합니다. 이들은 모든 병합 요청에서 실행되지 않고 예약됩니다.
• 동적 범위 테스트 : 프로파일이 제어되는지 여부에 관계없이 사전 정의 된 규칙 (기대치)에 대한 데이터를 확인하기 위해 큰 기대치를 사용합니다. 이것은 다양한 소스에서 데이터 품질 보증에 중요합니다.

자동화 된 데이터 품질 검사 구현

우리의 Gitlab 데모는 Dagster의 사용과 데이터 품질 테스트에 대한 훌륭한 기대를 보여줍니다. 데모 그래프에는 데이터로드, 구조 로딩, 데이터 평평한 작업, 데이터 프레임 생성, Great Exporction Validation 및 유효성 검사 결과 점검과 같은 작업이 포함됩니다.

데모에는 Owler 회사 데이터에 대한 데이터, 구조 및 기대치가 포함됩니다. 자신의 구조와 기대치를 생성하기위한 지침이 제공됩니다. 데모는 Dagster를 사용하여 데이터 흐름을 조정하고 검증을 수행하기위한 큰 기대치를 보여줍니다. 프로세스에는 중첩 된 데이터 구조를 평평하게하여 유효성 검사를위한 개별 스파크 데이터 프레임을 생성합니다.

결론

파이프 라인 단계에 따라 다양한 데이터 품질 테스트 방법이 존재합니다. 데이터 정확도와 안정성을 보장하기 위해서는 강력한 자동화 시스템이 필수적입니다. 모든 테스트 (예 : 정적 고정 테스트)에 엄격하게 필요하지는 않지만 Dagster와 같은 도구 및 큰 기대치는 데이터 품질 보증을 크게 향상시킵니다. 이 안내서는 데이터 품질 프로세스 개선 또는 설정을위한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

주요 테이크 아웃 :

• 정확한 분석과 비용이 많이 드는 오류를 방지하는 데 데이터 품질이 가장 중요합니다.
• Dagster는 데이터 파이프 라인을 자동화하고 오케스트레이션하여 모니터링 및 스케줄링을 제공합니다.
• 큰 기대치는 데이터 품질을 정의, 테스트 및 모니터링하기위한 유연한 프레임 워크를 제공합니다.
• Dagster와 큰 기대치를 결합하면 자동화 된 실시간 데이터 품질 검사가 가능합니다.
• 강력한 데이터 품질 프로세스는 규정 준수를 보장하고 데이터 중심의 통찰력에 대한 신뢰를 구축합니다.

자주 묻는 질문 :

• Q1 : Dagster의 목적? A1 : Dagster는 효율적인 워크 플로우를위한 데이터 파이프 라인을 오케스트레이션하고 자동화합니다.
• Q2 : 큰 기대의 역할? A2 : 큰 기대는 데이터 품질 기대치를 정의, 검증 및 모니터링합니다.
• Q3 : Dagster와 Great Expectations Integration? A3 : Dagster는 파이프 라인 내에서 자동화 된 데이터 품질 검사에 대한 큰 기대치와 통합됩니다.
• Q4 : 분석에서 데이터 품질의 중요성? A4 : 높은 데이터 품질은 정확한 통찰력을 보장하고 오류를 방지하며 의사 결정을 향상시킵니다.

(참고 :이 기사의 미디어는 저자의 허가와 함께 사용되며 Analytics Vidhya가 소유하지 않습니다.)

위 내용은 Dagster와 데이터 품질 검사 자동화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!