Big Database

关键要点
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确保合规性并建立对从数据驱动工作流中获得的洞察的信任。
对于依赖数据驱动决策的企业来说，确保数据质量至关重要。随着数据量的增长和来源的多样化，手动质量检查变得越来越不切实际且容易出错。这时，自动化数据质量检查就派上用场了，它提供了一种可扩展的解决方案来维护数据的完整性和可靠性。

在我的组织中，我们收集了大量的公共 BC 数据 网络数据，我们使用两个强大的开源工具开发了一个强大的自动数据质量检查系统：Dagster和Great Expectations。这些工具是我们数据质量管理方法的基石，使我们能够有效地大规模验证和监控我们的数据管道。

在本文中，我将解释如何使用开源数据编排器 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。