La qualité des données est devenue primordiale à mesure que les organisations s'appuient de plus en plus sur une prise de décision basée sur les données. Garantir l’intégrité des données ne concerne pas seulement leur disponibilité, mais également leur exactitude, leur cohérence et leur fiabilité. Pour y parvenir, divers outils ont été développés, parmi lesquels Soda et Great Expectations se distinguent comme des solutions populaires pour l'assurance qualité des données. Cet article comparera les deux outils, mettant en évidence leurs forces et leurs faiblesses pour vous aider à déterminer celui qui correspond le mieux à vos besoins.

L’importance de l’assurance qualité des données

Avant de plonger dans la comparaison, examinons rapidement pourquoi l'assurance qualité des données est essentielle. Des données de mauvaise qualité peuvent entraîner :

• Décisions commerciales incorrectes : sans données précises, les dirigeants d'entreprise pourraient faire des hypothèses ou des conclusions erronées.
• Inefficacités opérationnelles : des données peu fiables peuvent entraîner des redondances, ralentir les flux de travail ou nécessiter des tâches répétées.
• Risques de conformité : de nombreux secteurs doivent se conformer à des réglementations strictes concernant la qualité et l'intégrité des données. Le non-respect pourrait entraîner des répercussions juridiques.

Compte tenu de ces impacts potentiels, il est essentiel de garantir la qualité des données tout au long du pipeline de données.

Soda : surveillance axée sur la simplicité

Soda, une plateforme de surveillance des données, se concentre sur la simplicité et la facilité d'utilisation, en particulier pour les ingénieurs et analystes de données. Il fournit des solutions prêtes à l'emploi pour surveiller les données à la recherche d'incohérences et d'anomalies, garantissant ainsi que vous soyez averti lorsque quelque chose semble anormal.

Principales caractéristiques du soda

1. Interface utilisateur intuitive et interface de ligne de commande : Soda fournit une interface utilisateur simple pour les utilisateurs non techniques et une CLI pour ceux qui préfèrent travailler dans un environnement axé sur le code.

2. Vérifications et surveillance : vous définissez des « vérifications » pour surveiller les données pour détecter une série de problèmes potentiels tels que des valeurs manquantes, des doublons ou des violations de schéma. Soda déclenche automatiquement des alertes lorsque ces vérifications échouent.

3. Alertes et notifications : Soda s'intègre aux services de messagerie populaires (Slack, Microsoft Teams, etc.) pour garantir que vous êtes alerté en temps réel.

4. Configuration simple : la configuration est basée sur YAML, ce qui facilite la configuration de contrôles personnalisés.

Quand choisir le soda

• Simplicité : Soda est idéal pour les équipes qui souhaitent démarrer rapidement sans expertise technique approfondie.
• Surveillance en temps réel : si la surveillance et les alertes continues sont essentielles à votre flux de travail, les intégrations de Soda peuvent vous tenir au courant.
• Pipelines petits à moyens : Soda fonctionne bien pour des ensembles de données relativement petits ou lorsque vous avez besoin d'un outil rapide à mettre en œuvre.

De grandes attentes : un cadre flexible pour une validation avancée des données

Great Expectations est un framework open source spécialement conçu pour la validation et la documentation des données. Il est flexible et hautement configurable, ce qui en fait un meilleur choix pour les utilisateurs avancés ou ceux qui ont besoin de plus de contrôle sur leurs processus de qualité des données.

Principales caractéristiques des grandes attentes

1. Attentes personnalisables : Les grandes attentes vous permettent de définir un ensemble d'« attentes » ou de règles auxquelles vos données doivent répondre. Ces attentes peuvent être aussi simples ou complexes que nécessaire, couvrant tout, des contrôles nuls de base aux validations statistiques détaillées.

2. Documentation automatisée des données : une fonctionnalité remarquable est la capacité de Great Expectations à générer automatiquement une documentation des données, ce qui est utile pour les pistes d'audit et la conformité.

3. Profilage des données : Great Expectations peut profiler des ensembles de données pour vous aider à comprendre la distribution, les modèles et la qualité de vos données au fil du temps.

4. Intégration avec les pipelines de données : le framework s'intègre facilement à de nombreuses plates-formes de données modernes telles qu'Apache Airflow, dbt et Prefect.

5. Hautement configurable : les utilisateurs avancés apprécieront la possibilité de configurer des tests et des validations à un niveau très granulaire à l'aide du code Python.

Quand choisir de grandes attentes

• Pipelines complexes : si vous avez besoin de surveiller des pipelines de données volumineux et complexes, la flexibilité et la configurabilité de Great Expectations en font un choix solide.
• Documentation détaillée : pour les équipes qui ont besoin d'une documentation détaillée pour la conformité ou l'audit, Great Expectations peut générer automatiquement des rapports à chaque validation.
• Personnalisation avancée : si vous avez besoin d'un degré élevé de contrôle sur votre logique de validation, Great Expectations permet une personnalisation approfondie à l'aide de Python.

Comparaison face-à-face : Soda contre de grandes attentes

Conclusion

Soda et Great Expectations fournissent tous deux des outils précieux pour garantir l'intégrité des données, mais leurs cas d'utilisation diffèrent en fonction des besoins et de l'expertise technique de votre équipe.

• Choisissez Soda si vous avez besoin d'un outil simple et facile à mettre en œuvre avec des capacités de surveillance en temps réel et des contrôles de base.
• Optez pour Grandes attentes si votre projet nécessite une validation avancée des données, une documentation détaillée et un haut degré de personnalisation.

En fin de compte, la décision dépend de la complexité de vos pipelines de données et du niveau de contrôle dont vous avez besoin sur votre processus d'assurance qualité des données.

Références

• Documentation Soda
• Documentation de grandes attentes
• Meilleures pratiques en matière de qualité des données