Качество данных стало иметь первостепенное значение, поскольку организации все больше полагаются на принятие решений на основе данных. Обеспечение целостности данных — это не только доступность данных, но и их точность, согласованность и надежность. Для достижения этой цели были разработаны различные инструменты, среди которых в качестве популярных решений для обеспечения качества данных выделяются Soda и Большие надежды. В этой статье будут сравниваться оба инструмента, подчеркивая их сильные и слабые стороны, чтобы помочь вам определить, какой из них лучше всего соответствует вашим потребностям.
Прежде чем углубиться в сравнение, давайте кратко рассмотрим, почему обеспечение качества данных имеет решающее значение. Данные низкого качества могут привести к:
Учитывая эти потенциальные последствия, обеспечение качества данных на протяжении всего конвейера данных имеет важное значение.
Soda, платформа для мониторинга данных, ориентирована на простоту и удобство использования, особенно для инженеров данных и аналитиков. Он предоставляет готовые решения для мониторинга данных на предмет несоответствий и аномалий, гарантируя, что вы будете уведомлены, если что-то пойдет не так.
Интуитивно понятный пользовательский интерфейс и интерфейс командной строки: Soda предоставляет простой пользовательский интерфейс для нетехнических пользователей и интерфейс командной строки для тех, кто предпочитает работать в среде, ориентированной на код.
Проверки и мониторинг: вы определяете «проверки» для мониторинга данных на предмет ряда потенциальных проблем, таких как пропущенные значения, дубликаты или нарушения схемы. Soda автоматически активирует оповещения, если эти проверки не пройдены.
Оповещения и уведомления: Soda интегрируется с популярными службами обмена сообщениями (Slack, Microsoft Teams и т. д.), чтобы гарантировать, что вы будете получать оповещения в режиме реального времени.
Простая конфигурация: конфигурация основана на YAML, что упрощает настройку пользовательских проверок.
Большие надежды — это платформа с открытым исходным кодом, специально разработанная для проверки и документирования данных. Он гибкий и легко настраиваемый, что делает его лучшим выбором для опытных пользователей или тех, кому нужен больший контроль над процессами качества данных.
Настраиваемые ожидания: «Большие надежды» позволяют вам определить набор «ожиданий» или правил, которым должны соответствовать ваши данные. Эти ожидания могут быть настолько простыми или сложными, насколько это необходимо, охватывая все: от базовых проверок на ноль до подробных статистических проверок.
Автоматическое документирование данных: Одной из выдающихся особенностей является способность Great Expectations автоматически генерировать документацию данных, что полезно для аудита и соблюдения требований.
Профилирование данных: компания Great Expectations может профилировать наборы данных, чтобы помочь вам понять распределение, закономерности и качество ваших данных с течением времени.
Интеграция с конвейерами данных: платформа плавно интегрируется со многими современными платформами данных, такими как Apache Airflow, dbt и Prefect.
Широкие возможности настройки: опытные пользователи оценят возможность настраивать тесты и проверки на очень детальном уровне с использованием кода Python.
Особенность | Газировка | Большие надежды |
---|---|---|
Простота использования | Простота настройки и использования | Требуется больше технических знаний |
Конфигурация | На основе YAML | На основе Python, широкие возможности настройки |
Мониторинг в режиме реального времени | Да, с интеграцией оповещений | Нет готовых оповещений в реальном времени |
Документация | Базовый | Автоматизированная и подробная документация |
Интеграция | Интегрируется со Slack, Teams и т. д. | Интегрируется с Airflow, dbt, Prefect |
Настройка | Ограничено | Широкие возможности настройки с помощью Python |
И Soda, и Great Expectations предоставляют ценные инструменты для обеспечения целостности данных, но варианты их использования различаются в зависимости от потребностей вашей команды и технических знаний.
В конечном итоге решение зависит от сложности ваших конвейеров данных и необходимого вам уровня контроля над процессом обеспечения качества данных.
Отказ от ответственности: Все предоставленные ресурсы частично взяты из Интернета. В случае нарушения ваших авторских прав или других прав и интересов, пожалуйста, объясните подробные причины и предоставьте доказательства авторских прав или прав и интересов, а затем отправьте их по электронной почте: [email protected]. Мы сделаем это за вас как можно скорее.
Copyright© 2022 湘ICP备2022001581号-3