Great Expectations

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Grandes Expectativas (GX) es un marco de validación de datos de código abierto diseñado para ayudar a los equipos de datos a garantizar la calidad y fiabilidad de sus datos. Al definir "Expectativas"—afirmaciones verificables sobre los datos—GX permite pruebas y documentación automatizadas, fomentando la confianza en los flujos de datos y facilitando la colaboración entre partes interesadas técnicas y no técnicas. Características y Funcionalidad Clave: - Expectativas: Define afirmaciones claras y legibles sobre tus datos, como rangos de valores o tipos de datos, para validar la calidad de los datos. - Perfilado de Datos Automatizado: Analiza y resume automáticamente las características de los datos, ayudando a identificar rápidamente posibles problemas de calidad. - Validación de Datos: Aplica las Expectativas definidas a lotes de datos para verificar el cumplimiento, recibiendo informes detallados sobre los resultados de la validación. - Documentos de Datos: Genera documentación completa y legible de las Expectativas y los resultados de la validación, sirviendo como un informe de calidad de datos actualizado. - Integración con Varias Fuentes de Datos: Soporte para múltiples fuentes de datos, incluyendo DataFrames de Pandas, DataFrames de Spark y bases de datos SQL, permitiendo flexibilidad en los procesos de validación de datos. - Puntos de Control: Crea flujos de trabajo de validación reutilizables que especifican qué Expectativas ejecutar contra qué activos de datos, agilizando el proceso de validación. Valor Principal y Problema Resuelto: Grandes Expectativas aborda la necesidad crítica de asegurar la calidad de los datos en los flujos de datos modernos. Al automatizar la validación de datos y proporcionar documentación clara, GX reduce el esfuerzo manual, minimiza errores y asegura que los datos cumplan con estándares predefinidos. Esto conduce a datos más fiables para el análisis y la toma de decisiones, mejora la colaboración entre los equipos de datos y las partes interesadas del negocio, y fomenta una cultura de confianza en los datos dentro de las organizaciones.