Avaliações e Detalhes do Produto Great Expectations

Grande expectativa é uma ferramenta de código aberto que a torna disponível para todas as pessoas, para que possam usá-la sem gastar dinheiro. Ajuda a garantir que os dados sejam precisos, confiáveis e consistentes, o que auxilia na tomada de boas decisões, resultando no desenvolvimento da organização. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu gosto de toda a funcionalidade que é fornecida pelo Great Expectations, mas descobri uma limitação sobre este framework: ele pode não funcionar com todas as fontes de dados. Podemos, às vezes, precisar escrever código personalizado para integrar o framework com o meu ambiente de dados necessário, o que exige algum conhecimento de codificação e tempo. Fora isso, eu gosto de toda a funcionalidade. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A natureza declarativa simples das expectativas é ótima

Ferramentas automatizadas de perfilamento e validação são uma salvação

As ferramentas de validação de dados e a documentação de dados são ótimas para trabalhar Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O número de etapas e coisas que precisam ser tratadas antes que você possa começar a escrever testes de Expectativas e a configuração necessária para fazer isso é complicada. Eu entendo e aprecio a necessidade, mas ainda não gosto disso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Great Expectations é uma biblioteca Python que simplifica nosso gerenciamento de qualidade de dados, fornecendo uma interface fácil de usar. Também permite que profissionais de dados como nós se concentrem na análise de dados em vez de se preocuparem com a qualidade dos dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu adorei todas as funcionalidades fornecidas pelo Great Expectations. Mas encontrei uma limitação com isso, ele oferece suporte para certas fontes de dados, então requer que tenhamos um forte entendimento dos conceitos de validação e teste de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Great Expectations é uma biblioteca Python que fornece Expectativas para fontes de dados, permitindo que usuários como nós definam suas próprias expectativas ou usem expectativas predefinidas para validar dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A biblioteca Python Great Expectations oferece muitas vantagens para nós, que gostei muito, se eu quiser mencionar uma desvantagem é que ela requer manutenção contínua e atualizações para garantir que seja compatível com ferramentas e serviços. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ajudou a manter os dados e também a estabelecer a conexão que faltava entre as equipes. Como testador de software, foi muito útil para acompanhar grandes bases de código também.

Também ajudou a validar, verificar e personalizar qualquer dado que estivesse no produto. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não houve teste gratuito e também não há serviços de consultoria/integracão premium. Ele também não executa o pipeline para nós, mas a validação pode ser simplesmente executada como uma etapa no pipeline. Ele também não armazena dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

No meu projeto, havia necessidade de conectar o Snowflake com o Great Expectations e, felizmente, isso era suportado na plataforma Great Expectations, o que realmente nos ajudou a extrair os grandes volumes de dados e fazer as transformações necessárias nos dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Configurar e usar grandes expectativas pode ser um pouco desafiador para usuários sem formação técnica. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Configurar o contexto de dados foi bastante fácil usando o Great Expectations CLI, você pode criar um Contexto de Dados diretamente no código. Isso ajudou a facilitar todo o processo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nem tudo é tão ruim assim para usar a ferramenta, exceto por alguns problemas de processamento. O processamento do Git e a marcação do Git são bastante lentos e um processo tedioso. O painel precisa de uma reformulação. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Great Expectation ajuda na manutenção de dados. O framework de código aberto ajuda enormemente na realização de testes unitários nos dados. Ajuda a identificar problemas muito mais cedo, em vez de deixá-los passar para os produtos de dados. A documentação do produto é muito boa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não execute o suporte de pipeline, execute-o como um passo no pipeline. Sem configuração de fundo técnico, usar o Great Expectation pode ser desafiador. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Grandes Esperanças é uma brilhante evocação de um tempo e lugar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não tenho nenhuma antipatia pessoal em relação a Great Expectations. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Facilidade de uso e os recursos fornecidos na plataforma para lidar com diferentes desafios associados à qualidade dos dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada disso. Tudo bem. Estamos felizes com o produto. Análise coletada por e hospedada no G2.com.