La calidad de los datos se ha vuelto primordial a medida que las organizaciones dependen cada vez más de la toma de decisiones basada en datos. Garantizar la integridad de los datos no se trata solo de su disponibilidad, sino también de su precisión, coherencia y confiabilidad. Para lograrlo, se han desarrollado diversas herramientas, entre las que destacan Soda y Great Expectations como soluciones populares para el control de calidad de los datos. Este artículo comparará ambas herramientas y resaltará sus fortalezas y debilidades para ayudarlo a determinar cuál se adapta mejor a sus necesidades.

La importancia de la garantía de calidad de los datos

Antes de profundizar en la comparación, repasemos rápidamente por qué el control de calidad de los datos es fundamental. Los datos de mala calidad pueden provocar:

• Decisiones comerciales incorrectas: sin datos precisos, los líderes empresariales pueden hacer suposiciones o conclusiones erróneas.
• Ineficiencias operativas: los datos no confiables pueden causar redundancias, ralentizar los flujos de trabajo o requerir tareas repetidas.
• Riesgos de cumplimiento: Muchas industrias deben cumplir con regulaciones estrictas con respecto a la calidad e integridad de los datos. El incumplimiento podría tener repercusiones legales.

Dados estos impactos potenciales, es esencial garantizar la calidad de los datos en todo el proceso de procesamiento de datos.

Soda: monitoreo centrado en la simplicidad

Soda, una plataforma de monitoreo de datos, se centra en la simplicidad y la facilidad de uso, especialmente para ingenieros y analistas de datos. Proporciona soluciones listas para usar para monitorear datos en busca de inconsistencias y anomalías, lo que garantiza que se le notifique cuando algo parezca estar mal.

Características clave de los refrescos

1. UI intuitiva e interfaz de línea de comandos: Soda proporciona una UI sencilla para usuarios no técnicos y una CLI para aquellos que prefieren trabajar en un entorno de código primero.

2. Verificaciones y monitoreo: usted define "verificaciones" para monitorear los datos en busca de una variedad de problemas potenciales, como valores faltantes, duplicados o violaciones de esquema. Soda activa automáticamente alertas cuando estas comprobaciones fallan.

3. Alertas y notificaciones: Soda se integra con servicios de mensajería populares (Slack, Microsoft Teams, etc.) para garantizar que reciba alertas en tiempo real.

4. Configuración simple: la configuración está basada en YAML, lo que facilita la configuración de comprobaciones personalizadas.

Cuándo elegir refrescos

• Simplicidad: Soda es ideal para equipos que desean comenzar rápidamente sin conocimientos técnicos profundos.
• Monitoreo en tiempo real: si el monitoreo y las alertas continuos son cruciales para tu flujo de trabajo, las integraciones de Soda pueden mantenerte actualizado.
• Oleoductos pequeños y medianos: Soda funciona bien para conjuntos de datos relativamente más pequeños o cuando necesitas una herramienta que sea rápida de implementar.

Grandes expectativas: un marco flexible para la validación avanzada de datos

Great Expectations es un marco de código abierto diseñado específicamente para la validación y documentación de datos. Es flexible y altamente configurable, lo que lo convierte en una mejor opción para usuarios avanzados o aquellos que necesitan más control sobre sus procesos de calidad de datos.

Características clave de las grandes expectativas

1. Expectativas personalizables: Grandes expectativas le permite definir un conjunto de “expectativas” o reglas que sus datos deben cumplir. Estas expectativas pueden ser tan simples o complejas como sea necesario y abarcar todo, desde comprobaciones básicas de nulos hasta validaciones estadísticas detalladas.

2. Documentación de datos automatizada: una característica destacada es la capacidad de Great Expectations para generar documentación de datos automáticamente, lo cual es útil para los seguimientos de auditoría y el cumplimiento.

3. Perfiles de datos: Great Expectations puede crear perfiles de conjuntos de datos para ayudarlo a comprender la distribución, los patrones y la calidad de sus datos a lo largo del tiempo.

4. Integración con canalizaciones de datos: el marco se integra sin problemas con muchas plataformas de datos modernas como Apache Airflow, dbt y Prefect.

5. Altamente configurable: los usuarios avanzados apreciarán la capacidad de configurar pruebas y validaciones a un nivel muy granular usando código Python.

Cuándo elegir grandes expectativas

• Tuberías complejas: si necesita monitorear tuberías de datos grandes y complejas, la flexibilidad y capacidad de configuración de Great Expectations la convierten en una opción sólida.
• Documentación detallada: para equipos que requieren documentación detallada para cumplimiento o auditoría, Great Expectations puede generar informes automáticamente con cada validación.
• Personalización avanzada: si necesita un alto grado de control sobre su lógica de validación, Great Expectations permite una personalización profunda usando Python.

Comparación directa: refrescos versus grandes expectativas

Conclusión

Tanto Soda como Great Expectations brindan herramientas valiosas para garantizar la integridad de los datos, pero sus casos de uso difieren según las necesidades y la experiencia técnica de su equipo.

• Elija Soda si necesita una herramienta sencilla y fácil de implementar con capacidades de monitoreo en tiempo real y comprobaciones básicas.
• Opte por Grandes expectativas si su proyecto requiere validación de datos avanzada, documentación detallada y un alto grado de personalización.

Al final, la decisión se reduce a la complejidad de sus canales de datos y al nivel de control que necesita sobre su proceso de garantía de calidad de los datos.

Referencias

• Documentación de refrescos
• Documentación de Grandes Expectativas
• Mejores prácticas de calidad de datos