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great_expectations: Ihre Datenvalidierung mit Gewährleistung auf qualitativ hochwertige Daten.

Datenanalysten definieren in der Regel klare Erwartungen an die verwendeten Daten, welche sich bspw. Auf Datentypen, Wertebereiche oder Beziehungen zwischen Spalten und die Validität der Daten beziehen. Mit great_expectations können Analysten frühzeitig Probleme in ihrer Datenpipeline erkennen und so das Risiko vermindern, dass wichtige Geschäftsentscheidungen auf Basis ungenauer oder falscher Daten getroffen werden.

Was ist great_expectations?

great_expectations ist ein Open-Source Python-Package, welches Datenteams beim Aufbau zuverlässiger und wartbarer Datenpipelines unterstützt. Es bietet einen Rahmen für die Definition, Verwaltung und Validierung von Datenerwartungen über mehrere Quellen, Datentypen und Datenverarbeitungssysteme hinweg.

Das Tool bietet eine flexible und erweiterbare Expectations-Syntax, mittels welchem komplexe Erwartungen an Daten definiert werden können. Diese Sprache unterstützt eine Vielzahl von Datentypen, Operatoren und Funktionen, mit denen sich komplexe Beziehungen zwischen Daten leicht ausdrücken lassen. Sobald die Erwartungen definiert sind, können sie verwendet werden, um Daten zu validieren, während sie eine Pipeline durchlaufen. great_expectations bietet eine Reihe von Datenvalidierungstools, mit welchen Datentypen, Wertebereiche, Beziehungen zwischen Spalten und vieles mehr überprüft werden können. Die Validierungsergebnisse können mit dem integrierten Datenqualitäts-Dashboard visualisiert werden, so dass leicht erkannt werden kann, wo Datenqualitätsprobleme auftreten.

Darüber hinaus kann die Möglichkeit, Erwartungen strukturiert und versionsgesteuert zu definieren und zu verwalten, dazu beitragen, die Wartbarkeit und Zuverlässigkeit von Datenpipelines im Laufe der Zeit zu verbessern.

Was sind die Vorteile dieser Lösung?

Modularität

great_expectations ist hochgradig modular und anpassbar, so dass es sich leicht an die individuellen Anforderungen eines Unternehmens und dessen diversen Datenquellen anpassen lässt.

Integration

Das Tool lässt sich in eine Vielzahl von Datenverarbeitungstools integrieren, darunter Apache Spark, Pandas, Snowflake und andere. Dies macht es einfach, great_expectations in bestehende Datenverarbeitungs-Workflows einzubinden.

Verbesserte Datenqualität

Durch die Definition von Erwartungen an Daten mithilfe von great_expectations können Datenqualitätsprobleme frühzeitig in der Datenpipeline erkannt werden.

Kollaboration

great_expectations bietet einen Rahmen für die Definition und Verwaltung von Erwartungen, die einfach geteilt und in der Version kontrolliert werden können. Dies kann dazu beitragen, die Zusammenarbeit zwischen Datenteams zu verbessern, das Risiko von Doppelarbeit zu reduzieren und die Transparenz zu erhöhen.

Kosteneffizienz

Die Bibliothek ist Open-Source und stellt eine Reihe von Tools zur Verfügung, mit denen sich Datenvalidierungs- und Dokumentationsaufgaben automatisieren lassen, was Zeit spart und die Arbeitsbelastung der Datenteams verringert.

Ihr Ansprechpartner für Lösungen der Google Cloud Platform.
Christian Blessing
Christian Blessing
Head of Google Cloud Consulting

Features von great_expectations

Dashboard zur Datenqualität

Das Datenqualitäts-Dashboard in great_expectations stellt eine benutzerfreundliche Oberfläche bereit, mit der die Qualität von Daten im Laufe der Zeit überwacht werden kann. Das Dashboard zeigt wichtige Kennzahlen an, wie z. B. die Anzahl sowie der Prozentsatz der Zeilen, welche die Erwartungen erfüllen oder nicht erfüllen. Entwickler können auch detaillierte Informationen über einzelne Erwartungen anzeigen und bestimmte Datensätze aufschlüsseln, um die Ursache von Datenqualitätsproblemen zu verstehen. Das Dashboard kann Datenteams dabei helfen, Probleme mit der Datenqualität schnell zu erkennen, zu beheben und so die Genauigkeit und Zuverlässigkeit ihrer Daten zu verbessern.

Automatisierte Datendokumentation

great_expectations beinhaltet automatisierte Datendokumentationstools, die zur Erstellung einer umfassenden Dokumentation für Datenpipelines verwendet werden können. Diese Dokumentation enthält Informationen wie das Schema der Daten, beschreibende Statistiken und Beispieldaten. Die Dokumentation wird automatisch auf der Grundlage der für die Daten definierten Erwartungen erstellt, sodass sie stets aktuell und genau ist. Dies kann Analysten helfen, ihre Daten besser zu verstehen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage dieser Daten zu treffen.

Data Profiling

Die Bibliothek bietet Tools zur Erstellung von Datenprofilen, welche zum besseren Verständnis der Struktur und Merkmale von Daten verwendet werden können. Mit diesen Tools lassen sich Muster in den Daten erkennen, z.B. Wertverteilungen, fehlende Werte und mehr. Data Profiling kann Datenteams dabei helfen, Datenqualitätsprobleme und potenzielle Datenverzerrungen zu erkennen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Daten zu verbessern. Profiling-Ergebnisse können auch mit dem Datenqualitäts-Dashboard visualisiert werden, so dass diese Erkenntnisse leicht zu verstehen sind und den Beteiligten mitgeteilt werden können.

Alarmierung und Benachrichtigung

Warn- und Benachrichtigungstools sind ebenfalls Bestandteile von great_expectations, mit diesen können Teams benachrichtigt werden, wenn Probleme mit der Datenqualität auftreten. Sie können Benachrichtigungen für bestimmte Erwartungen oder Datenstapel einrichten und über E-Mail, Slack oder andere Nachrichtenplattformen informiert werden. Auf diese Weise können Analysten Probleme mit der Datenqualität schnell erkennen und beheben, bevor sie sich auf nachgelagerte Prozesse auswirken. Warnungen und Benachrichtigungen können auch verwendet werden, um Echtzeit-Feedback zur Datenqualität zu geben und so die allgemeine Zuverlässigkeit von Datenpipelines zu verbessern.

Anwendungsfälle der Lösung

Eine Möglichkeit, Daten in Echtzeit zu validieren, ist die Verwendung von Cloud Pub/Sub und Cloud Functions in Kombination mit great_expectations. Cloud Pub/Sub ist ein Messaging-Dienst, der eine entkoppelte und asynchrone Kommunikation zwischen Komponenten einer Anwendung ermöglicht, während Cloud Functions ein serverloser Rechendienst ist, der die Ausführung von Code als Reaktion auf Ereignisse ermöglicht.

In diesem Anwendungsfall werden Daten in einem Cloud Pub/Sub-Thema veröffentlicht und eine Cloud Function wird ausgelöst, um great_expectations-Validierungen für die eingehenden Daten durchzuführen. Wenn die Daten die Validierung bestehen, können sie in einer Datenbank gespeichert oder an nachgelagerte Prozesse gesendet werden. Wenn die Daten die Validierung nicht bestehen, kann eine Warnung gesendet werden, um die zuständigen Mitarbeiter zu benachrichtigen. Dieser Anwendungsfall stellt sicher, dass Probleme mit der Datenqualität frühzeitig in der Pipeline erkannt und in Echtzeit behoben werden können, wodurch das Risiko von Entscheidungen auf der Grundlage ungenauer Daten verringert wird.

Ein Data Lake ist ein zentrales Repository, in dem Daten aus verschiedenen Quellen in ihrem rohen und unstrukturierten Format gespeichert werden können. great_expectations kann zur Überwachung der Datenqualität in einem Data Lake eingesetzt werden, indem eine Verbindung zur Speicherebene des Data Lakes (z. B. Google Cloud Storage) hergestellt und Erwartungen an die Daten definiert werden. Die Erwartungen können für verschiedene Aspekte der Daten definiert werden, z. B. für Datentypen, Wertebereiche und Beziehungen zwischen Spalten.

great_expectations kann dann so aufgesetzt werden, dass regelmäßig Validierungen im Data Lake durchgeführt werden, und etwaige Probleme im Dashboard für die Datenqualität angezeigt werden können. Dieser Anwendungsfall hilft sicherzustellen, dass Datenqualitätsprobleme frühzeitig in der Pipeline erkannt werden und die Daten im Data Lake von hoher Qualität und für die Verwendung geeignet sind.

BigQuery ist ein serverloses, hoch skalierbares und kosteneffizientes Data Warehouse, das die Analyse großer Datensätze mit SQL-ähnlichen Abfragen ermöglicht. great_expectations kann verwendet werden, um die Datenvalidierung in BigQuery zu automatisieren, indem Erwartungen für die Daten definiert werden. Hierfür muss eine great_expectations Datenquelle für BigQuery erstellt werden wobei die Datenquelle verwendet wird, um Validierungen für die Daten in BigQuery durchzuführen.

Die Ergebnisse der Validierungen können im Datenqualitäts-Dashboard angezeigt werden und können auch Benachrichtigungen auslösen, wenn die Daten den Validierungen nicht standhalten. In diesem Aufbau wird sichergestellt, dass die Daten in BigQuery genau, zuverlässig und konsistent sind sowie der Bedarf an manuellen Datenvalidierungsprozessen reduziert wird.

Bei der Datenvorverarbeitung werden Rohdaten bereinigt und in ein Format umgewandelt, welches von nachgelagerten Prozessen, wie z. B. maschinellen Lernmodellen, verwendet werden kann. great_expectations kann zur Validierung der Daten in Datenvorverarbeitungspipelines verwendet werden, indem Erwartungen an die Daten definiert und Validierungen an den Daten durchgeführt werden, während sie die Pipeline durchlaufen. Wenn zum Beispiel ein maschinelles Lernmodell numerische Daten benötigt, kann great_expectations verwendet werden, um sicherzustellen, dass die Daten tatsächlich numerisch sind, bevor sie an das Modell weitergegeben werden. Diese Einsatzmöglichkeit trägt dazu bei, dass die von nachgelagerten Prozessen verwendeten Daten von hoher Qualität sind und das Risiko ungenauer Ergebnisse reduziert wird.

Welche Möglichkeiten verpassen Sie ohne great_expectations?

Ohne great_expectations verpassen Unternehmen eine wertvolle Gelegenheit, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit ihrer Datenpipelines sicherzustellen. Mit den leistungsstarken Datenvalidierungsfunktionen von great_expectations können Analysten Erwartungen an ihre Daten definieren und diese validieren, während sie ihre Pipeline durchlaufen. So werden Probleme mit der Datenqualität frühzeitig erkannt und das Risiko von Entscheidungen auf der Grundlage ungenauer Daten verringert.

Durch den Einsatz von great_expectations können Organisationen auch ihre Datendokumentation automatisieren, so dass Mitarbeiter die Daten leichter verstehen und für eine bessere Entscheidungsfindung nutzen können. Darüber hinaus bietet die Plattform Tools zur Erstellung von Datenprofilen, die helfen, die Struktur und die Merkmale von Daten besser zu verstehen, so dass Muster und potenzielle Datenqualitätsprobleme erkannt werden können.

Darüber hinaus lässt sich great_expectations nahtlos in Google Cloud Platform-Dienste wie BigQuery und Dataflow integrieren und bietet Teams so die Skalierbarkeit und Flexibilität, die sie für die Abwicklung umfangreicher Datenprojekte benötigen. Mit seinen Warn- und Benachrichtigungsfunktionen können sie zudem Echtzeit-Feedback zur Qualität der Daten erhalten und so sicherstellen, dass die Daten immer korrekt und aktuell sind.

Erhöhen Sie mit great_expectations den Wert und die Verlässlichkeit Ihrer Daten, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

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