Qu'est-ce que great_expectations ?
great_expectations est un package Python open source qui aide les équipes de données à construire des pipelines de données fiables et maintenables. Il fournit un cadre pour la définition, la gestion et la validation des attentes en matière de données à travers plusieurs sources, types de données et systèmes de traitement des données.
L'outil offre une syntaxe d'attentes flexible et extensible qui permet de définir des attentes complexes pour les données. Ce langage prend en charge un grand nombre de types de données, d'opérateurs et de fonctions qui permettent d'exprimer facilement des relations complexes entre les données. Une fois les attentes définies, elles peuvent être utilisées pour valider les données pendant leur passage dans le pipeline. great_expectations offre une série d'outils de validation des données qui permettent de vérifier les types de données, les plages de valeurs, les relations entre les colonnes et bien plus encore. Les résultats de la validation peuvent être visualisés à l'aide du tableau de bord intégré de la qualité des données, ce qui permet d'identifier facilement les problèmes de qualité des données.
En outre, la possibilité de définir et de gérer les attentes de manière structurée et contrôlée par les versions peut contribuer à améliorer la maintenabilité et la fiabilité des pipelines de données au fil du temps.
Quels sont les avantages de cette solution ?
Fonctionnalités de great_expectations
Tableau de bord sur la qualité des données
Le tableau de bord de la qualité des données dans great_expectations fournit une interface conviviale qui permet de surveiller la qualité des données au fil du temps. Le tableau de bord affiche des indicateurs clés, tels que le nombre et le pourcentage de lignes qui répondent ou ne répondent pas aux attentes. Les développeurs peuvent également afficher des informations détaillées sur les attentes individuelles et décomposer des ensembles de données spécifiques afin de comprendre la cause des problèmes de qualité des données. Le tableau de bord peut aider les équipes chargées des données à identifier rapidement les problèmes de qualité des données, à les résoudre et à améliorer ainsi la précision et la fiabilité de leurs données.
Documentation automatisée des données
great_expectations comprend des outils de documentation de données automatisés qui peuvent être utilisés pour créer une documentation complète pour les pipelines de données. Cette documentation contient des informations telles que le schéma des données, des statistiques descriptives et des exemples de données. La documentation est générée automatiquement sur la base des attentes définies pour les données, de sorte qu'elle soit toujours à jour et précise. Cela peut aider les analystes à mieux comprendre leurs données et à prendre des décisions éclairées sur la base de ces données.
Profilage des données
La bibliothèque propose des outils permettant de créer des profils de données qui peuvent être utilisés pour mieux comprendre la structure et les caractéristiques des données. Ces outils permettent d'identifier des modèles dans les données, par exemple des distributions de valeurs, des valeurs manquantes et plus encore. Le profilage des données peut aider les équipes de données à identifier les problèmes de qualité des données et les distorsions potentielles des données afin d'améliorer la précision et la fiabilité des données. Les résultats du profilage peuvent également être visualisés à l'aide du tableau de bord de la qualité des données, ce qui permet de comprendre facilement ces conclusions et de les communiquer aux personnes concernées.
Alerte et notification
Les outils d'alerte et de notification font également partie de great_expectations et permettent aux équipes d'être averties en cas de problème de qualité des données. Elles peuvent configurer des alertes pour des attentes ou des lots de données spécifiques et être informées par e-mail, Slack ou d'autres plateformes de messagerie. De cette manière, les analystes peuvent rapidement identifier et résoudre les problèmes de qualité des données avant qu'ils n'aient un impact sur les processus en aval. Les alertes et les notifications peuvent également être utilisées pour fournir un retour d'information en temps réel sur la qualité des données, améliorant ainsi la fiabilité globale des pipelines de données.
Cas d'utilisation de la solution
Une façon de valider les données en temps réel est d'utiliser Cloud Pub/Sub et Cloud Functions en combinaison avec great_expectations. Cloud Pub/Sub est un service de messagerie qui permet une communication découplée et asynchrone entre les composants d'une application, tandis que Cloud Functions est un service de calcul sans serveur qui permet l'exécution de code en réponse à des événements.
Dans ce cas d'utilisation, les données sont publiées dans un pub/sous-thème cloud et une fonction cloud est déclenchée pour effectuer des validations great_expectations pour les données entrantes. Si les données passent la validation, elles peuvent être stockées dans une base de données ou envoyées à des processus en aval. Si les données ne passent pas la validation, un avertissement peut être envoyé afin d'avertir les collaborateurs concernés. Ce cas d'utilisation garantit que les problèmes de qualité des données peuvent être détectés très tôt dans le pipeline et résolus en temps réel, réduisant ainsi le risque de prendre des décisions sur la base de données inexactes.
Un data lake est un référentiel central dans lequel les données provenant de différentes sources peuvent être stockées dans leur format brut et non structuré. great_expectations peut être utilisé pour surveiller la qualité des données dans un data lake en se connectant au niveau de stockage du data lake (par exemple, Google Cloud Storage) et en définissant des attentes pour les données. Les attentes peuvent être définies pour différents aspects des données, par exemple pour les types de données, les plages de valeurs et les relations entre les colonnes.
great_expectations peut alors être mis en place pour effectuer des validations régulières dans le data lake et signaler tout problème dans le tableau de bord de la qualité des données. Ce cas d'utilisation permet de s'assurer que les problèmes de qualité des données sont détectés à un stade précoce du pipeline et que les données dans le data lake sont de haute qualité et adaptées à l'utilisation.
BigQuery est un entrepôt de données sans serveur, hautement évolutif et rentable, qui permet l'analyse de grands ensembles de données avec des requêtes de type SQL. great_expectations peut être utilisé pour automatiser la validation des données dans BigQuery en définissant des attentes pour les données. Pour ce faire, une source de données great_expectations doit être créée pour BigQuery et utilisée pour valider les données dans BigQuery.
Les résultats des validations peuvent être affichés dans le tableau de bord de la qualité des données et peuvent également déclencher des notifications si les données ne résistent pas aux validations. Dans cette structure, on s'assure que les données dans BigQuery sont précises, fiables et cohérentes, et que le besoin de processus manuels de validation des données est réduit.
Le prétraitement des données consiste à nettoyer les données brutes et à les convertir en un format pouvant être utilisé par des processus en aval, tels que les modèles d'apprentissage automatique. great_expectations peut être utilisé pour valider les données dans les pipelines de prétraitement des données, en définissant des attentes pour les données et en effectuant des validations sur les données pendant qu'elles traversent le pipeline. Par exemple, si un modèle d'apprentissage automatique a besoin de données numériques, great_expectations peut être utilisé pour s'assurer que les données sont effectivement numériques avant de les transmettre au modèle. Cette possibilité d'utilisation contribue à garantir que les données utilisées par les processus en aval sont de haute qualité et à réduire le risque de résultats imprécis.
Quelles opportunités manquez-vous sans great_expectations ?
Sans great_expectations, les entreprises perdent une occasion précieuse de garantir la précision et la fiabilité de leurs pipelines de données. Grâce aux puissantes fonctionnalités de validation des données de great_expectations, les analystes peuvent définir des attentes pour leurs données et les valider au fur et à mesure qu'elles traversent leur pipeline. Cela permet de détecter rapidement les problèmes de qualité des données et de réduire le risque de prendre des décisions sur la base de données imprécises.
En utilisant great_expectations, les organisations peuvent également automatiser leur documentation de données, ce qui permet aux employés de comprendre plus facilement les données et de les utiliser pour une meilleure prise de décision. En outre, la plateforme offre des outils de profilage des données qui aident à mieux comprendre la structure et les caractéristiques des données, ce qui permet d'identifier des modèles et des problèmes potentiels de qualité des données.
En outre, great_expectations s'intègre de manière transparente aux services Google Cloud Platform tels que BigQuery et Dataflow, offrant ainsi aux équipes l'évolutivité et la flexibilité dont elles ont besoin pour gérer des projets de données à grande échelle. Grâce à ses fonctions d'alerte et de notification, elles peuvent également obtenir un retour d'information en temps réel sur la qualité des données, ce qui leur permet de s'assurer que les données sont toujours exactes et à jour.
Augmentez la valeur et la fiabilité de vos données avec great_expectations pour garder une longueur d'avance sur vos concurrents.
SAVOIR
Ce qu'il faut savoir
Cette page donne accès à la documentation et aux enregistrements vidéo de l'apéritif du Nouvel An 2026 organisé par Analytics. L'événement a abordé les développements actuels, les normes technologiques et les approches méthodologiques dans le domaine de l'analyse des données.
Contenu des enregistrements
Les contributions présentées ici se concentrent sur les thèmes suivants :
Conférences spécialisées : présentations sur les développements actuels du secteur et les innovations technologiques.
Cas d'utilisation : rapports sur la mise en œuvre de solutions analytiques dans la pratique commerciale.
Tables rondes : échange sur des questions méthodologiques et des défis stratégiques.
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