随着组织越来越依赖数据驱动的决策，数据质量变得至关重要。确保数据完整性不仅涉及数据可用性，还涉及数据的准确性、一致性和可靠性。为了实现这一目标，人们开发了各种工具，其中 Soda 和 Great Expectations 脱颖而出，成为流行的数据质量保证解决方案。本文将比较这两种工具，重点介绍它们的优点和缺点，以帮助您确定哪种工具最适合您的需求。

数据质量保证的重要性

在进行比较之前，让我们快速回顾一下为什么数据质量保证至关重要。低质量的数据可能导致：

• 错误的业务决策：如果没有准确的数据，业务领导者可能会做出错误的假设或结论。
• 运营效率低下：不可靠的数据可能会导致冗余、减慢工作流程或需要重复任务。
• 合规风险：许多行业必须遵守有关数据质量和完整性的严格法规。不遵守规定可能会导致法律后果。

鉴于这些潜在影响，确保整个数据管道的数据质量至关重要。

Soda：注重简单性的监控

Soda 是一个数据监控平台，专注于简单性和易用性，特别是对于数据工程师和分析师而言。它提供开箱即用的解决方案来监控数据的不一致和异常情况，确保在出现问题时通知您。

苏打水的主要特点

1. 直观的 UI 和命令行界面：Soda 为非技术用户提供了简单的 UI，为喜欢在代码优先环境中工作的用户提供了 CLI。

2. 检查和监控：您定义“检查”来监控数据是否存在一系列潜在问题，例如缺失值、重复或架构违规。当这些检查失败时，Soda 会自动触发警报。

3. 警报和通知：Soda 与流行的消息服务（Slack、Microsoft Teams 等）集成，以确保您实时收到警报。

4. 简单配置：配置基于YAML，可以轻松设置自定义检查。

何时选择苏打水

• 简单性：Soda 非常适合那些想要在没有深厚技术专业知识的情况下快速入门的团队。
• 实时监控：如果持续监控和警报对您的工作流程至关重要，Soda 的集成可以让您了解最新情况。
• 中小型管道：Soda 对于相对较小的数据集或当您需要快速实施的工具时效果很好。

远大的期望：高级数据验证的灵活框架

Great Expectations 是一个专门为数据验证和文档设计的开源框架。它灵活且高度可配置，使其成为高级用户或需要对其数据质量流程进行更多控制的用户的更好选择。

远大前程的主要特征

1. 可自定义期望：远大期望允许您定义数据必须满足的一组“期望”或规则。这些期望可以根据需要简单或复杂，涵盖从基本的空检查到详细的统计验证的所有内容。

2. 自动化数据文档：一项突出的功能是 Great Expectations 能够自动生成数据文档，这有助于审计跟踪和合规性。

3. 数据分析：Great Expectations 可以分析数据集，帮助您了解数据随时间的分布、模式和质量。

4. 与数据管道集成：该框架与许多现代数据平台顺利集成，如 Apache Airflow、dbt 和 Prefect。

5. 高度可配置：高级用户将欣赏使用 Python 代码在非常精细的级别上配置测试和验证的能力。

何时选择远大的期望

• 复杂管道：如果您需要监控大型、复杂的数据管道，Great Expectations 的灵活性和可配置性使其成为可靠的选择。
• 详细文档：对于需要详细文档以进行合规或审计的团队，远大前程可以在每次验证时自动生成报告。
• 高级定制：如果您需要对验证逻辑进行高度控制，Great Expectations 允许使用 Python 进行深度定制。

头对头比较：苏打水与远大的期望

结论

Soda 和 Great Expectations 都提供了确保数据完整性的宝贵工具，但它们的用例根据您团队的需求和技术专业知识而有所不同。

• 如果您需要一个简单、易于实施且具有实时监控功能和基本检查功能的工具，请选择Soda。
• 如果您的项目需要高级数据验证、详细文档和高度定制，请选择远大期望。

最后，决定取决于数据管道的复杂性以及您对数据质量保证流程所需的控制级别。

参考

• 苏打文档
• 远大期望文档
• 数据质量最佳实践