A qualidade dos dados tornou-se fundamental à medida que as organizações dependem cada vez mais da tomada de decisões baseada em dados. Garantir a integridade dos dados não envolve apenas a disponibilidade dos dados, mas também sua precisão, consistência e confiabilidade. Para isso, diversas ferramentas foram desenvolvidas, entre as quais Soda e Grandes Expectativas se destacam como soluções populares para garantia de qualidade de dados. Este artigo comparará as duas ferramentas, destacando seus pontos fortes e fracos para ajudá-lo a determinar qual melhor atende às suas necessidades.

A importância da garantia da qualidade dos dados

Antes de mergulhar na comparação, vamos revisar rapidamente por que a garantia da qualidade dos dados é crítica. Dados de baixa qualidade podem levar a:

• Decisões de negócios incorretas: sem dados precisos, os líderes empresariais podem fazer suposições ou conclusões erradas.
• Ineficiências operacionais: dados não confiáveis ​​podem causar redundâncias, retardar fluxos de trabalho ou exigir tarefas repetidas.
• Riscos de conformidade: Muitos setores devem aderir a regulamentações rígidas em relação à qualidade e integridade dos dados. O não cumprimento pode resultar em repercussões legais.

Dados esses impactos potenciais, é essencial garantir a qualidade dos dados em todo o pipeline de dados.

Soda: Monitoramento com Foco na Simplicidade

Soda, uma plataforma de monitoramento de dados, concentra-se na simplicidade e facilidade de uso, principalmente para engenheiros e analistas de dados. Ele fornece soluções prontas para uso para monitorar dados em busca de inconsistências e anomalias, garantindo que você seja notificado quando algo parecer errado.

Principais recursos do refrigerante

1. UI intuitiva e interface de linha de comando: Soda fornece uma UI simples para usuários não técnicos e uma CLI para aqueles que preferem trabalhar em um ambiente que prioriza o código.

2. Verificações e monitoramento: você define “verificações” para monitorar os dados em busca de uma série de problemas potenciais, como valores ausentes, duplicatas ou violações de esquema. O Soda aciona alertas automaticamente quando essas verificações falham.

3. Alertas e notificações: Soda se integra a serviços de mensagens populares (Slack, Microsoft Teams, etc.) para garantir que você seja alertado em tempo real.

4. Configuração simples: a configuração é baseada em YAML, facilitando a configuração de verificações personalizadas.

Quando escolher refrigerante

• Simplicidade: Soda é ideal para equipes que desejam começar rapidamente, sem profundo conhecimento técnico.
• Monitoramento em tempo real: Se o monitoramento e alertas contínuos são cruciais para o seu fluxo de trabalho, as integrações do Soda podem mantê-lo atualizado.
• Pipelines pequenos a médios: Soda funciona bem para conjuntos de dados relativamente menores ou quando você precisa de uma ferramenta que seja rápida de implementar.

Grandes expectativas: uma estrutura flexível para validação avançada de dados

Great Expectations é uma estrutura de código aberto projetada especificamente para validação e documentação de dados. É flexível e altamente configurável, tornando-o a melhor escolha para usuários avançados ou aqueles que precisam de mais controle sobre seus processos de qualidade de dados.

Principais características de grandes expectativas

1. Expectativas Personalizáveis: Grandes Expectativas permite que você defina um conjunto de “expectativas”, ou regras, que seus dados devem atender. Essas expectativas podem ser tão simples ou complexas quanto necessário, abrangendo tudo, desde verificações nulas básicas até validações estatísticas detalhadas.

2. Documentação de dados automatizada: um recurso de destaque é a capacidade do Great Expectations de gerar documentação de dados automaticamente, o que é útil para trilhas de auditoria e conformidade.

3. Criação de perfil de dados: Great Expectations pode criar perfis de conjuntos de dados para ajudar você a entender a distribuição, os padrões e a qualidade de seus dados ao longo do tempo.

4. Integração com pipelines de dados: A estrutura se integra perfeitamente com muitas plataformas de dados modernas, como Apache Airflow, dbt e Prefect.

5. Altamente configurável: usuários avançados apreciarão a capacidade de configurar testes e validações em um nível muito granular usando código Python.

Quando escolher grandes expectativas

• Pipelines Complexos: Se você precisa monitorar pipelines de dados grandes e complexos, a flexibilidade e a capacidade de configuração do Great Expectations o tornam uma escolha sólida.
• Documentação detalhada: Para equipes que exigem documentação detalhada para conformidade ou auditoria, o Great Expectations pode gerar relatórios automaticamente a cada validação.
• Personalização Avançada: Se você precisa de um alto grau de controle sobre sua lógica de validação, Great Expectations permite uma personalização profunda usando Python.

Comparação direta: refrigerante x grandes expectativas

Conclusão

Tanto o Soda quanto o Great Expectations fornecem ferramentas valiosas para garantir a integridade dos dados, mas seus casos de uso diferem com base nas necessidades e no conhecimento técnico da sua equipe.

• Escolha Soda se precisar de uma ferramenta simples e fácil de implementar, com recursos de monitoramento em tempo real e verificações básicas.
• Opte por Grandes Expectativas se o seu projeto exigir validação avançada de dados, documentação detalhada e um alto grau de personalização.

No final, a decisão se resume à complexidade de seus pipelines de dados e ao nível de controle necessário sobre seu processo de garantia de qualidade de dados.

Referências

• Documentação do refrigerante
• Documentação de Grandes Expectativas
• Práticas recomendadas de qualidade de dados