使用 Dagster 和 Great Expectations 自動進行資料品質檢查
Posted: Tue Mar 18, 2025 8:36 am
關鍵要點
數據品質對於準確的決策和避免代價高昂的分析錯誤至關重要。
Dagster 實現資料管道的無縫編排和自動化，並內建監控和調度的支援。
Great Expectations 提供了一個靈活的開源框架來定義、測試和驗證資料品質期望。
將 Dagster 與 Great Expectations 結合，可實現資料管道內的自動即時資料品質檢查和監控。
強大的資料品質流程可確保合規性並建立對從資料驅動工作流程中獲得的洞察的信任。
對於依賴數據驅動決策的企業來說，確保數據品質至關重要。隨著資料量的增長和來源的多樣化，手動品質檢查變得越來越不切實際且容易出錯。這就是自動資料品質檢查發揮作用的地方，它提供了可擴展的解決方案來維護資料的完整性和可靠性。
在我的組織中，我們收集了大量的公共網路數據，我們使用兩個強大的開源工具：Dagster和Great Expectations開發了一個強大的自動數據品質檢查系統。這些工具是我們資料品質管理方法的基石，使我們能夠 台灣數據 有效地驗證和監控大規模的資料管道。
在本文中，我將解釋如何使用開源資料編排器 Dagster 和資料驗證框架 Great Expectations 來實現全面的自動化資料品質檢查。我還將探討這種方法的好處，並提供我們的實施過程的實用見解，包括 Gitlab 演示，以幫助您了解這些工具如何增強您自己的資料品質保證實踐。
在討論實際例子之前，讓我們先更詳細地討論每一個問題。
學習成果
了解自動資料品質檢查在資料驅動決策中的重要性。
了解如何使用 Dagster 和 Great Expectations 實施資料品質檢查。
探索靜態和動態資料的不同測試策略。
深入了解資料品質管理中即時監控和合規性的好處。
探索設定和運行自動資料品質驗證演示專案的實用步驟。
本文是作為數據科學部落格馬拉鬆的一部分發表的。
了解 Dagster：一個開源資料編排器
Dagster用於 ETL、分析和機器學習工作流程，可讓您建立、安排和監控資料管道。這個基於 Python 的工具允許資料科學家和工程師輕鬆調試運行、檢查資產或獲取有關其狀態、元資料或依賴關係的詳細資訊。
因此，Dagster 讓您的資料管道更加可靠、可擴展且易於維護。它可以部署在 Azure、Google Cloud、AWS 以及您可能已經在使用的許多其他工具中。Airflow和 Prefect 可以稱為 Dagster 的競爭對手，但我個人認為後者更勝一籌，在選擇之前你可以在網路上找到很多比較。
Dagster Pipeline 概述
探索遠大前程：資料驗證框架
Great Expectations 是一個有著偉大名稱的偉大工具，它是一個用於維護資料品質的開源平台。這個Python 函式庫實際上使用「Expectation」作為其資料斷言的內部術語。
《遠大前程》根據模式和價值提供了驗證。此類規則的一些範例可能是最大值或最小值以及計數驗證。它還提供資料驗證，並可以根據輸入的資料產生預期。當然，此功能通常需要進行一些調整，但它確實節省了一些時間。
另一個有用的方面是，Great Expectations 可以與 Google Cloud、Snowflake、Azure 以及其他 20 多種工具整合。雖然這對於沒有技術知識的數據用戶來說可能具有挑戰性，但仍然值得嘗試。
數據品質對於準確的決策和避免代價高昂的分析錯誤至關重要。
Dagster 實現資料管道的無縫編排和自動化，並內建監控和調度的支援。
Great Expectations 提供了一個靈活的開源框架來定義、測試和驗證資料品質期望。
將 Dagster 與 Great Expectations 結合，可實現資料管道內的自動即時資料品質檢查和監控。
強大的資料品質流程可確保合規性並建立對從資料驅動工作流程中獲得的洞察的信任。
對於依賴數據驅動決策的企業來說，確保數據品質至關重要。隨著資料量的增長和來源的多樣化，手動品質檢查變得越來越不切實際且容易出錯。這就是自動資料品質檢查發揮作用的地方，它提供了可擴展的解決方案來維護資料的完整性和可靠性。
在我的組織中，我們收集了大量的公共網路數據，我們使用兩個強大的開源工具：Dagster和Great Expectations開發了一個強大的自動數據品質檢查系統。這些工具是我們資料品質管理方法的基石，使我們能夠 台灣數據 有效地驗證和監控大規模的資料管道。
在本文中，我將解釋如何使用開源資料編排器 Dagster 和資料驗證框架 Great Expectations 來實現全面的自動化資料品質檢查。我還將探討這種方法的好處，並提供我們的實施過程的實用見解，包括 Gitlab 演示，以幫助您了解這些工具如何增強您自己的資料品質保證實踐。
在討論實際例子之前，讓我們先更詳細地討論每一個問題。
學習成果
了解自動資料品質檢查在資料驅動決策中的重要性。
了解如何使用 Dagster 和 Great Expectations 實施資料品質檢查。
探索靜態和動態資料的不同測試策略。
深入了解資料品質管理中即時監控和合規性的好處。
探索設定和運行自動資料品質驗證演示專案的實用步驟。
本文是作為數據科學部落格馬拉鬆的一部分發表的。
了解 Dagster：一個開源資料編排器
Dagster用於 ETL、分析和機器學習工作流程，可讓您建立、安排和監控資料管道。這個基於 Python 的工具允許資料科學家和工程師輕鬆調試運行、檢查資產或獲取有關其狀態、元資料或依賴關係的詳細資訊。
因此，Dagster 讓您的資料管道更加可靠、可擴展且易於維護。它可以部署在 Azure、Google Cloud、AWS 以及您可能已經在使用的許多其他工具中。Airflow和 Prefect 可以稱為 Dagster 的競爭對手，但我個人認為後者更勝一籌，在選擇之前你可以在網路上找到很多比較。
Dagster Pipeline 概述
探索遠大前程：資料驗證框架
Great Expectations 是一個有著偉大名稱的偉大工具，它是一個用於維護資料品質的開源平台。這個Python 函式庫實際上使用「Expectation」作為其資料斷言的內部術語。
《遠大前程》根據模式和價值提供了驗證。此類規則的一些範例可能是最大值或最小值以及計數驗證。它還提供資料驗證，並可以根據輸入的資料產生預期。當然，此功能通常需要進行一些調整，但它確實節省了一些時間。
另一個有用的方面是，Great Expectations 可以與 Google Cloud、Snowflake、Azure 以及其他 20 多種工具整合。雖然這對於沒有技術知識的數據用戶來說可能具有挑戰性，但仍然值得嘗試。