使用dagster自动化数据质量检查

数据质量保证：与Dagster自动检查和良好期望

保持高数据质量对于数据驱动的业务至关重要。随着数据量和源的增加，手动质量控制变得效率低下，容易出现错误。自动数据质量检查提供了可扩展的解决方案，以保留数据完整性和可靠性。

我们的组织是一个大规模的公共网络数据收集器，它利用了一个强大的自动化系统，建立在开源工具（Dagster）和巨大期望的基础上。这些工具对我们的数据质量管理策略至关重要，可以有效地验证和监视我们的数据管道。

本文详细介绍了我们使用dagster（数据编排）和良好期望（数据验证框架）对全面自动数据质量检查的实施。我们将介绍这种方法的好处，提供实际实施见解和GitLab演示，以说明这些工具如何改善您的数据质量保证。

在研究细节之前，让我们检查每个工具。

关键学习点：

• 了解自动数据质量检查在数据驱动决策中的重要性。
• 了解如何使用Dagster和良好的期望来实施数据质量检查。
• 探索静态和动态数据的测试策略。
• 了解实时监控和合规性在数据质量管理中的好处。
• 实施一个用于自动数据质量验证的演示项目。

（本文是数据科学博客马拉松的一部分。）

目录：

• 介绍
• DAGSTER：开源数据编排
• 巨大的期望：数据验证框架
• 需要自动数据质量检查的需求
• 数据质量测试策略
• 实施自动数据质量检查
• 结论
• 常见问题

DAGSTER：编排数据管道

Dagster简化了用于ETL，分析和机器学习工作流的数据管道的建筑物，调度和监视。该基于Python的工具简化了数据科学家和工程师的调试，资产检查以及状态/元数据/依赖性跟踪。 Dagster与Azure，Google Cloud，AWS和其他常见工具相结合，增强了管道可靠性，可伸缩性和可维护性。尽管存在诸如气流和豪宅之类的替代方案，但达格斯特（Dagster）提供了引人注目的优势（通过在线比较很容易找到）。

巨大的期望：数据验证强国

巨大的期望是一个维持数据质量的开源平台。它使用“期望”（关于数据的断言）提供基于架构和基于价值的验证，包括检查最大/最小值和计数的检查。它还验证数据并基于输入数据（需要调整，但节省时间）生成期望。伟大的期望与Google Cloud，Snowflake，Azure和其他20多个工具集成在一起。尽管它可能为非技术用户带来更陡峭的学习曲线，但其优势是显着的。

为什么要自动数据质量检查？

自动化质量检查为处理大量关键数据的组织提供了许多好处。为了准确，完整和一致的信息，自动化超过了容易出错的手动过程。这是五个关键原因：

• 数据完整性：使用预定义的质量标准建立可靠的数据，从而降低了假设和决策有缺陷的风险。
• 错误最小化：虽然无法完全消除错误，但自动化可最大程度地减少其发生，并允许早期的异常检测，并节省资源。
• 效率：自动化使数据团队摆脱了耗时的手动检查，使他们可以专注于分析和报告。
• 实时监视：与较慢的手动检查不同，可以在升级之前立即进行检测。
• 合规性：支持数据质量合规性要求，尤其是对受监管行业至关重要的要求。自动检查提供了可验证的数据质量证据。

数据质量测试方法

我们的方法按数据类型（静态或动态）和检查类型（固定或覆盖范围）对测试进行分类。

• 静态固定测试：这些使用预先保存的静态灯具（例如，HTML文件）并将解析器输出与预期输出进行比较。它们以CI/CD管道运行，以检测破裂变化。
• 动态固定测试：类似于静态测试，但实时刮擦数据，验证刮板和解析器功能并检测布局变化。这些是计划的，而不是在每个合并请求上运行。
• 动态覆盖范围测试：无论是否控制配置文件，这些都可以根据预定义的规则（期望）检查数据。这对于各种来源的数据质量保证至关重要。

实施自动数据质量检查

我们的GitLab演示展示了Dagster的使用和对数据质量测试的良好期望。演示图包括数据加载，结构加载，数据扁平，数据框架创建，良好的期望验证和验证结果检查。

该演示包括对Owler公司数据的数据，结构和期望。提供了生成自己的结构和期望的说明。该演示演示了如何使用dagster来协调数据流以及执行验证的巨大期望。该过程包括扁平的嵌套数据结构，以创建单个SPARK DATAFREMES以进行验证。

结论

存在各种数据质量测试方法，具体取决于管道阶段。强大的自动化系统对于确保数据的准确性和可靠性至关重要。虽然所有测试并非严格必需（例如，静态固定测试），但达格斯特（Dagster）和良好期望等工具可显着提高数据质量保证。本指南为改善或建立数据质量流程提供了宝贵的见解。

关键要点：

• 数据质量对于准确的分析和预防昂贵的错误至关重要。
• Dagster自动化并协调数据管道，提供监视和调度。
• 伟大的期望为定义，测试和监视数据质量提供了灵活的框架。
• 结合DAGSTER和良好的期望可以实现自动化的实时数据质量检查。
• 强大的数据质量过程可确保合规性并建立对数据驱动的见解的信任。

常见问题：

• 问题1：达格斯特的目的？ A1：Dagster协调和自动化数据管道以进行有效的工作流程。
• 问题2：期望的角色？ A2：巨大的期望定义，验证和监视数据质量期望。
• 问题3：达格斯特和巨大的期望集成？ A3：Dagster对管道内的自动数据质量检查充满期望。
• 问题4：数据质量在分析中的重要性？ A4：高数据质量可确保准确的见解，防止错误并改善决策。

（注意：本文中的媒体与作者的许可一起使用，而不是Analytics Vidhya所有。）

以上是使用dagster自动化数据质量检查的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！