조직이 데이터 기반 의사 결정에 점점 더 의존함에 따라 데이터 품질이 가장 중요해졌습니다. 데이터 무결성을 보장하는 것은 데이터 가용성뿐만 아니라 정확성, 일관성 및 신뢰성에 관한 것입니다. 이를 달성하기 위해 다양한 도구가 개발되었으며 그 중 Soda와 Great Expectations는 데이터 품질 보증을 위한 인기 있는 솔루션으로 두각을 나타내고 있습니다. 이 문서에서는 두 도구를 비교하여 장점과 약점을 강조하여 요구 사항에 가장 적합한 도구를 결정하는 데 도움을 줍니다.

데이터 품질 보증의 중요성

비교에 앞서 데이터 품질 보증이 중요한 이유를 빠르게 검토해 보겠습니다. 품질이 낮은 데이터는 다음과 같은 결과를 가져올 수 있습니다.

• 잘못된 비즈니스 결정: 정확한 데이터가 없으면 비즈니스 리더가 잘못된 가정이나 결론을 내릴 수 있습니다.
• 운영 비효율성: 신뢰할 수 없는 데이터로 인해 중복이 발생하거나 워크플로 속도가 느려지거나 반복 작업이 필요할 수 있습니다.
• 규정 준수 위험: 많은 업계에서는 데이터 품질 및 무결성에 관한 엄격한 규정을 준수해야 합니다. 규정을 준수하지 않을 경우 법적 영향을 받을 수 있습니다.

이러한 잠재적 영향을 고려할 때 데이터 파이프라인 전체에서 데이터 품질을 보장하는 것이 필수적입니다.

Soda: 단순성에 중점을 둔 모니터링

데이터 모니터링 플랫폼인 Soda는 특히 데이터 엔지니어와 분석가를 위한 단순성과 사용 편의성에 중점을 둡니다. 데이터의 불일치 및 이상 징후를 모니터링하여 문제가 있는 것으로 보일 때 알림을 받을 수 있는 기본 솔루션을 제공합니다.

소다의 주요 특징

1. 직관적인 UI 및 명령줄 인터페이스: Soda는 기술 지식이 없는 사용자를 위한 간단한 UI를 제공하고 코드 우선 환경에서 작업하기를 선호하는 사용자를 위한 CLI를 제공합니다.

2. 검사 및 모니터링: 누락된 값, 중복 또는 스키마 위반과 같은 다양한 잠재적 문제에 대해 데이터를 모니터링하기 위해 "검사"를 정의합니다. Soda는 이러한 검사가 실패할 경우 자동으로 경고를 발생시킵니다.

3. 경고 및 알림: Soda는 인기 있는 메시징 서비스(Slack, Microsoft Teams 등)와 통합되어 실시간으로 알림을 받습니다.

4. 간단한 구성: 구성은 YAML 기반이므로 사용자 정의 검사를 쉽게 설정할 수 있습니다.

탄산음료를 선택해야 하는 경우

• 단순성: Soda는 심층적인 기술 전문 지식 없이 빠르게 시작하려는 팀에 이상적입니다.
• 실시간 모니터링: 지속적인 모니터링과 경고가 작업 흐름에 중요한 경우 Soda의 통합을 통해 최신 상태를 유지할 수 있습니다.
• 소형~중형 파이프라인: Soda는 상대적으로 작은 데이터세트에 적합하거나 구현 속도가 빠른 도구가 필요한 경우에 적합합니다.

큰 기대: 고급 데이터 검증을 위한 유연한 프레임워크

Great Expectations는 데이터 검증 및 문서화를 위해 특별히 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 유연하고 구성 가능성이 높기 때문에 고급 사용자나 데이터 품질 프로세스에 대한 더 많은 제어가 필요한 사용자에게 더 나은 선택이 됩니다.

큰 기대의 주요 특징

1. 사용자 정의 가능한 기대: Great Expectations를 사용하면 데이터가 충족해야 하는 일련의 "기대" 또는 규칙을 정의할 수 있습니다. 이러한 기대치는 기본 Null 검사부터 상세한 통계 검증까지 모든 것을 포괄하여 필요에 따라 간단하거나 복잡할 수 있습니다.

2. 자동 데이터 문서화: 뛰어난 기능 중 하나는 Great Expectations의 데이터 문서 자동 생성 기능으로, 이는 감사 추적 및 규정 준수에 도움이 됩니다.

3. 데이터 프로파일링: Great Expectations는 시간 경과에 따른 데이터의 분포, 패턴 및 품질을 이해하는 데 도움이 되도록 데이터 세트를 프로파일링할 수 있습니다.

4. 데이터 파이프라인과 통합: 프레임워크는 Apache Airflow, dbt, Prefect와 같은 많은 최신 데이터 플랫폼과 원활하게 통합됩니다.

5. 고도로 구성 가능: 고급 사용자는 Python 코드를 사용하여 매우 세부적인 수준에서 테스트 및 검증을 구성하는 기능을 높이 평가할 것입니다.

위대한 기대를 선택해야 할 때

• 복잡한 파이프라인: 크고 복잡한 데이터 파이프라인을 모니터링해야 하는 경우 Great Expectations의 유연성과 구성 가능성이 확실한 선택입니다.
• 상세 문서: 규정 준수 또는 감사를 위해 자세한 문서가 필요한 팀의 경우 Great Expectations는 모든 검증마다 자동으로 보고서를 생성할 수 있습니다.
• 고급 사용자 정의: 검증 논리에 대한 높은 수준의 제어가 필요한 경우 Great Expectations는 Python을 사용하여 심층적인 사용자 정의를 허용합니다.

일대일 비교 : 소다 대 위대한 유산

결론

Soda와 Great Expectations는 모두 데이터 무결성을 보장하는 귀중한 도구를 제공하지만 사용 사례는 팀의 요구 사항과 기술 전문 지식에 따라 다릅니다.

• 실시간 모니터링 기능과 기본 점검 기능을 갖춘 간단하고 구현하기 쉬운 도구가 필요하다면 소다를 선택하세요.
• 프로젝트에 고급 데이터 검증, 자세한 문서화 및 높은 수준의 사용자 정의가 필요한 경우 큰 기대를 선택하세요.

결국 결정은 데이터 파이프라인의 복잡성과 데이터 품질 보증 프로세스에 필요한 제어 수준에 따라 내려집니다.

참고자료

• 소다 문서
• 큰 기대 문서
• 데이터 품질 모범 사례