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.