Datenqualität ist von größter Bedeutung geworden, da Unternehmen zunehmend auf datengesteuerte Entscheidungen angewiesen sind. Bei der Gewährleistung der Datenintegrität geht es nicht nur um die Verfügbarkeit der Daten, sondern auch um deren Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit. Um dies zu erreichen, wurden verschiedene Tools entwickelt, darunter Soda und Great Expectations als beliebte Lösungen zur Datenqualitätssicherung. In diesem Artikel werden beide Tools verglichen und ihre Stärken und Schwächen hervorgehoben, damit Sie herausfinden können, welches am besten zu Ihren Anforderungen passt.

Die Bedeutung der Datenqualitätssicherung

Bevor wir uns mit dem Vergleich befassen, werfen wir einen kurzen Blick darauf, warum die Datenqualitätssicherung von entscheidender Bedeutung ist. Daten von schlechter Qualität können zu Folgendem führen:

• Falsche Geschäftsentscheidungen: Ohne genaue Daten könnten Unternehmensleiter falsche Annahmen oder Schlussfolgerungen treffen.
• Betriebliche Ineffizienzen: Unzuverlässige Daten können zu Redundanzen führen, Arbeitsabläufe verlangsamen oder wiederholte Aufgaben erforderlich machen.
• Compliance-Risiken: Viele Branchen müssen strenge Vorschriften hinsichtlich Datenqualität und -integrität einhalten. Eine Nichteinhaltung könnte rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen.

Angesichts dieser potenziellen Auswirkungen ist die Sicherstellung der Datenqualität in der gesamten Datenpipeline von entscheidender Bedeutung.

Soda: Überwachung mit Fokus auf Einfachheit

Soda, eine Datenüberwachungsplattform, konzentriert sich auf Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit, insbesondere für Dateningenieure und Analysten. Es bietet sofort einsatzbereite Lösungen zur Überwachung von Daten auf Inkonsistenzen und Anomalien und stellt sicher, dass Sie benachrichtigt werden, wenn etwas nicht stimmt.

Hauptmerkmale von Soda

1. Intuitive Benutzeroberfläche und Befehlszeilenschnittstelle: Soda bietet eine unkomplizierte Benutzeroberfläche für technisch nicht versierte Benutzer und eine CLI für diejenigen, die lieber in einer Code-First-Umgebung arbeiten.

2. Prüfungen und Überwachung: Sie definieren „Prüfungen“, um die Daten auf eine Reihe potenzieller Probleme wie fehlende Werte, Duplikate oder Schemaverletzungen zu überwachen. Soda löst automatisch Warnungen aus, wenn diese Prüfungen fehlschlagen.

3. Benachrichtigungen und Benachrichtigungen: Soda lässt sich in beliebte Messaging-Dienste (Slack, Microsoft Teams usw.) integrieren, um sicherzustellen, dass Sie in Echtzeit benachrichtigt werden.

4. Einfache Konfiguration: Die Konfiguration ist YAML-basiert und erleichtert die Einrichtung benutzerdefinierter Prüfungen.

Wann sollte man sich für Limonade entscheiden?

• Einfachheit: Soda ist ideal für Teams, die ohne tiefe technische Fachkenntnisse schnell loslegen möchten.
• Echtzeitüberwachung: Wenn kontinuierliche Überwachung und Alarmierung für Ihren Arbeitsablauf von entscheidender Bedeutung sind, können Sie mit den Integrationen von Soda auf dem Laufenden bleiben.
• Kleine bis mittlere Pipelines: Soda eignet sich gut für relativ kleinere Datensätze oder wenn Sie ein Tool benötigen, das schnell zu implementieren ist.

Große Erwartungen: Ein flexibles Framework für erweiterte Datenvalidierung

Great Expectations ist ein Open-Source-Framework, das speziell für die Datenvalidierung und -dokumentation entwickelt wurde. Es ist flexibel und hochgradig konfigurierbar, was es zu einer besseren Wahl für fortgeschrittene Benutzer oder diejenigen macht, die mehr Kontrolle über ihre Datenqualitätsprozesse benötigen.

Hauptmerkmale großer Erwartungen

1. Anpassbare Erwartungen: Mit Great Expectations können Sie eine Reihe von „Erwartungen“ oder Regeln definieren, die Ihre Daten erfüllen müssen. Diese Erwartungen können so einfach oder komplex wie nötig sein und alles von einfachen Nullprüfungen bis hin zu detaillierten statistischen Validierungen abdecken.

2. Automatisierte Datendokumentation: Eine herausragende Funktion ist die Fähigkeit von Great Expectations, automatisch eine Datendokumentation zu erstellen, die für Audit-Trails und Compliance hilfreich ist.

3. Datenprofilierung: Great Expectations kann Datensätze profilieren, um Ihnen zu helfen, die Verteilung, Muster und Qualität Ihrer Daten im Laufe der Zeit zu verstehen.

4. Integration mit Datenpipelines: Das Framework lässt sich reibungslos in viele moderne Datenplattformen wie Apache Airflow, dbt und Prefect integrieren.

5. Hochgradig konfigurierbar: Fortgeschrittene Benutzer werden die Möglichkeit zu schätzen wissen, Tests und Validierungen auf einer sehr detaillierten Ebene mithilfe von Python-Code zu konfigurieren.

Wann Sie wählen sollten Große Erwartungen

• Komplexe Pipelines: Wenn Sie große, komplexe Datenpipelines überwachen müssen, ist Great Expectations aufgrund seiner Flexibilität und Konfigurierbarkeit eine gute Wahl.
• Detaillierte Dokumentation: Für Teams, die eine detaillierte Dokumentation für Compliance oder Audits benötigen, kann Great Expectations bei jeder Validierung automatisch Berichte erstellen.
• Erweiterte Anpassung: Wenn Sie ein hohes Maß an Kontrolle über Ihre Validierungslogik benötigen, ermöglicht Great Expectations eine umfassende Anpassung mit Python.

Direkter Vergleich: Limonade vs. große Erwartungen

Abschluss

Soda und Great Expectations bieten wertvolle Tools zur Gewährleistung der Datenintegrität, ihre Anwendungsfälle unterscheiden sich jedoch je nach den Anforderungen und dem technischen Fachwissen Ihres Teams.

• Wählen Sie Soda, wenn Sie ein einfaches, leicht zu implementierendes Tool mit Echtzeitüberwachungsfunktionen und grundlegenden Überprüfungen benötigen.
• Entscheiden Sie sich für Great Expectations, wenn Ihr Projekt eine erweiterte Datenvalidierung, detaillierte Dokumentation und ein hohes Maß an Anpassung erfordert.

Letztendlich hängt die Entscheidung von der Komplexität Ihrer Datenpipelines und dem Maß an Kontrolle ab, das Sie über Ihren Datenqualitätssicherungsprozess benötigen.

Referenzen

• Soda-Dokumentation
• Great Expectations-Dokumentation
• Best Practices für die Datenqualität