- 数据质量对于准确的决策和避免代价高昂的分析错误至关重要。
- Dagster 实现数据管道的无缝编排和自动化，并内置对监控和调度的支持。
- Great Expectations 提供了一个灵活的开源框架来定义、测试和验证数据质量期望。
- 将 Dagster 与 Great Expectations 相结 电话号码数据 合，可以实现数据管道内的自动实时数据质量检查和监控。
- 强大的数据质量流程可对从数据驱动工作流中获得的洞察的信任。
在本文中，我将解释如何使用开 其简化的设计而允许更高效的数据 源数据编排器 Dagster 和数据验证框架 Great Expectations 来实现全面的自动化数据质量检查。我还将探讨这种方法的好处，并提供有关我们实施过程的实用见解，包括 Gitlab 演示，以帮助您了解这些工具如何增强您自己的数据质量保证实践。
在讨论实际例子之前，让我们先更详细地讨论一下每一个问题。
学习成果
- 了解自动数据质量检查在数据驱动决策中的重要性。
- 了解如何使用 Dagster 和 Great Expectations 实施数据质量检查。
- 探索静态和动态数据的不同测试策略。
- 深入了解数据质量管理中实时监控和合规性的好处。
- 探索设置和运行自动数据质量验证演示项目的实用步骤。
本文是作为数据科学博客马拉松的一部分发表的。
了解 Dagster：一个开源数据编排器
Dagster用于 ETL、分析和机器学习工作流程，可让您构建、安排和监控数据管道。这款基于 Python 的工具可让数据科学家和 沙特阿拉伯电话号码 试运行、检查资产或获取有关其状态、元数据或依赖项的详细信息。
因此，Dagster 使您的数据管道更加可靠、可扩展和可维护。它可以部署在 Azure、Google Cloud、AWS 以及您可能已经在使用的许多其他工具中。Airflow和Prefect 可以称为 Dagster 的竞争对手，但我个人认为后者更胜一筹，在做出选择之前，您可以在网上找到大量比较。