Great Expectations

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Great Expectations (GX) est un cadre de validation de données open-source conçu pour aider les équipes de données à garantir la qualité et la fiabilité de leurs données. En définissant des "Expectations"—des assertions vérifiables sur les données—GX permet des tests et une documentation automatisés, favorisant la confiance dans les pipelines de données et facilitant la collaboration entre les parties prenantes techniques et non techniques. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Expectations : Définissez des assertions claires et lisibles par l'homme sur vos données, telles que des plages de valeurs ou des types de données, pour valider la qualité des données. - Profilage de données automatisé : Analysez et résumez automatiquement les caractéristiques des données, aidant à l'identification rapide des problèmes potentiels de qualité. - Validation des données : Appliquez les Expectations définies aux lots de données pour vérifier la conformité, en recevant des rapports détaillés sur les résultats de validation. - Data Docs : Générez une documentation complète et lisible par l'homme des Expectations et des résultats de validation, servant de rapport de qualité des données à jour. - Intégration avec diverses sources de données : Prise en charge de plusieurs sources de données, y compris les DataFrames Pandas, les DataFrames Spark et les bases de données SQL, permettant une flexibilité dans les processus de validation des données. - Checkpoints : Créez des flux de travail de validation réutilisables qui spécifient quelles Expectations exécuter sur quels actifs de données, rationalisant le processus de validation. Valeur principale et problème résolu : Great Expectations répond au besoin critique d'assurance qualité des données dans les pipelines de données modernes. En automatisant la validation des données et en fournissant une documentation claire, GX réduit l'effort manuel, minimise les erreurs et garantit que les données répondent aux normes prédéfinies. Cela conduit à des données plus fiables pour l'analyse et la prise de décision, améliore la collaboration entre les équipes de données et les parties prenantes commerciales, et favorise une culture de confiance dans les données au sein des organisations.