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Great Expectations

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Great Expectations

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Grandes Expectativas (GX) é uma estrutura de validação de dados de código aberto projetada para ajudar equipes de dados a garantir a qualidade e a confiabilidade de seus dados. Ao definir "Expectativas"—afirmações verificáveis sobre dados—GX permite testes e documentação automatizados, promovendo confiança em pipelines de dados e facilitando a colaboração entre partes interessadas técnicas e não técnicas. Principais Características e Funcionalidades: - Expectativas: Defina afirmações claras e legíveis sobre seus dados, como intervalos de valores ou tipos de dados, para validar a qualidade dos dados. - Perfilagem de Dados Automatizada: Analise e resuma características dos dados automaticamente, auxiliando na identificação rápida de potenciais problemas de qualidade. - Validação de Dados: Aplique Expectativas definidas a lotes de dados para verificar conformidade, recebendo relatórios detalhados sobre os resultados da validação. - Documentos de Dados: Gere documentação abrangente e legível sobre Expectativas e resultados de validação, servindo como um relatório de qualidade de dados atualizado. - Integração com Várias Fontes de Dados: Suporte para múltiplas fontes de dados, incluindo DataFrames do Pandas, DataFrames do Spark e bancos de dados SQL, permitindo flexibilidade nos processos de validação de dados. - Pontos de Verificação: Crie fluxos de trabalho de validação reutilizáveis que especificam quais Expectativas executar contra quais ativos de dados, simplificando o processo de validação. Valor Principal e Problema Resolvido: Grandes Expectativas aborda a necessidade crítica de garantia de qualidade de dados em pipelines de dados modernos. Ao automatizar a validação de dados e fornecer documentação clara, GX reduz o esforço manual, minimiza erros e garante que os dados atendam a padrões predefinidos. Isso leva a dados mais confiáveis para análise e tomada de decisão, melhora a colaboração entre equipes de dados e partes interessadas de negócios, e promove uma cultura de confiança em dados dentro das organizações.

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ET
Usuário Verificado em Telecomunicações
04/20/2023
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Fonte da Revisão: Convite da G2
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Sentiu-se incrível usando este produto

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.
Yeshwanth G.
YG
Yeshwanth G.
Senior UI Developer at Impelsys
04/19/2023
Avaliador validado
Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada
Traduzido Usando IA

Great Expectations é uma ótima plataforma que nos ajudou a validar e testar um dado.

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.
Shwetha K.
SK
Shwetha K.
Data Engineer @Brillio
04/19/2023
Avaliador validado
Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada
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Great Expectations é uma plataforma incrível que me ajudou a simplificar um dado.

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.

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Localização da Sede:
Remote, US

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@expectgreatdata

O que é Great Expectations?

Great Expectations is an open-source platform designed for data quality assurance and validation. It enables data teams to create, validate, and document expectations about their data, ensuring that datasets meet specified quality criteria. The tool integrates seamlessly with various data sources and pipelines, allowing users to catch and address data quality issues early in data workflows. Great Expectations supports data profiling, testing, and documentation generation to provide clear visibility into data quality and facilitate better communication among team members.

Detalhes

Ano de Fundação
2017