組織がデータ主導の意思決定にますます依存するようになるにつれて、データ品質が最も重要になってきています。データの整合性を確保するには、データの可用性だけでなく、その正確性、一貫性、信頼性も重要です。これを達成するために、さまざまなツールが開発されていますが、その中でも Soda と Great Expectations は、データ品質保証の人気ソリューションとして際立っています。この記事では、両方のツールを比較し、どちらがニーズに最適かを判断できるように、それぞれの長所と短所を強調します。

データ品質保証の重要性

比較に入る前に、データ品質保証がなぜ重要なのかを簡単に確認しましょう。低品質のデータは次のような問題を引き起こす可能性があります:

• 間違ったビジネス上の意思決定: 正確なデータがなければ、ビジネス リーダーは誤った仮定や結論を下す可能性があります。
• 運用の非効率: 信頼性の低いデータにより、冗長性が生じたり、ワークフローが遅くなったり、タスクの繰り返しが必要になったりする可能性があります。
• コンプライアンス リスク: 多くの業界では、データの品質と整合性に関する厳格な規制を遵守する必要があります。遵守しない場合は、法的影響が生じる可能性があります。

これらの潜在的な影響を考慮すると、データ パイプライン全体でデータ品質を確保することが不可欠です。

ソーダ: シンプルさを重視したモニタリング

Soda は、特にデータ エンジニアやアナリストにとってのシンプルさと使いやすさに重点を置いています。データの不整合や異常を監視するためのすぐに使えるソリューションを提供し、何かがおかしいと思われる場合には確実に通知を受け取ります。

ソーダの主な特徴

1. 直感的な UI とコマンドライン インターフェイス: Soda は、非技術ユーザー向けにわかりやすい UI を提供し、コードファースト環境での作業を好むユーザー向けに CLI を提供します。

2. チェックとモニタリング: 欠損値、重複、スキーマ違反などのさまざまな潜在的な問題についてデータを監視する「チェック」を定義します。これらのチェックが失敗すると、Soda は自動的にアラートをトリガーします。

3. アラートと通知: Soda は一般的なメッセージング サービス (Slack、Microsoft Teams など) と統合されており、リアルタイムでアラートを受け取ることができます。

4. シンプルな構成: 構成は YAML ベースであるため、カスタム チェックのセットアップが簡単です。

ソーダを選ぶとき

• シンプルさ: Soda は、深い技術的専門知識がなくてもすぐに始めたいチームに最適です。
• リアルタイム監視: 継続的な監視とアラートがワークフローにとって重要な場合、Soda の統合により最新の状態を維持できます。
• 小規模から中規模のパイプライン: Soda は、比較的小規模なデータセットや、迅速に実装できるツールが必要な場合に適しています。

大きな期待: 高度なデータ検証のための柔軟なフレームワーク

Great Expectations は、データ検証と文書化のために特別に設計されたオープンソース フレームワークです。柔軟で高度な構成が可能なため、上級ユーザーやデータ品質プロセスをより詳細に制御する必要があるユーザーにとって、より良い選択肢となります。

Great Expectations の主な特徴

1. カスタマイズ可能な期待値: Great Expectations を使用すると、データが満たさなければならない一連の「期待値」、つまりルールを定義できます。これらの期待は必要に応じて単純または複雑にすることができ、基本的な null チェックから詳細な統計的検証まですべてをカバーします。

2. 自動データドキュメント: 傑出した機能の 1 つは、監査証跡とコンプライアンスに役立つデータドキュメントを自動的に生成する Great Expectations の機能です。

3. データ プロファイリング: Great Expectations では、データセットのプロファイリングを行うことで、長期にわたるデータの分布、パターン、品質を理解するのに役立ちます。

4. データ パイプラインとの統合: このフレームワークは、Apache Airflow、dbt、Prefect などの多くの最新のデータ プラットフォームとスムーズに統合します。

5. 高度な構成可能: 上級ユーザーは、Python コードを使用して非常に詳細なレベルでテストと検証を構成できる機能を高く評価します。

大きな期待を選択する場合

• 複雑なパイプライン: 大規模で複雑なデータ パイプラインを監視する必要がある場合、Great Expectations の柔軟性と構成可能性が確実な選択肢となります。
• 詳細なドキュメント: コンプライアンスまたは監査のために詳細なドキュメントが必要なチームの場合、Great Expectations は検証ごとにレポートを自動的に生成できます。
• 高度なカスタマイズ: 検証ロジックを高度に制御する必要がある場合、Great Expectations では Python を使用した詳細なカスタマイズが可能です。

直接比較: ソーダ vs. グレート・エクスペクテーション

結論

Soda と Great Expectations はどちらも、データの整合性を確保するための貴重なツールを提供しますが、その使用例はチームのニーズと技術的専門知識に基づいて異なります。

• リアルタイム監視機能と基本的なチェックを備えた、シンプルで実装が簡単なツールが必要な場合は、Soda を選択してください。
• プロジェクトで高度なデータ検証、詳細なドキュメント、高度なカスタマイズが必要な場合は、Great Expectations を選択してください。

最終的には、データ パイプラインの複雑さと、データ品質保証プロセスに必要な制御レベルによって決定されます。

参考文献

• ソーダのドキュメント
• 大きな期待に関するドキュメント
• データ品質のベスト プラクティス