Автоматична перевірка якості даних на Great Expectations

Я вбудовую автоматичну перевірку якості даних у ваші пайплайни, щоб биті цифри ніколи не доходили до дашбордів і моделей. Основний інструмент — Great Expectations, але за потреби беру й схожі фреймворки. Замість того щоб дізнаватися про проблему на нараді зі звітності, ви ловите її в момент завантаження таблиці або трансформації.

На старті я профілюю ваші реальні таблиці й розмовляю з тими, хто даними користується, а потім пишу перевірки на те, що важливо: кількість рядків у допустимих межах, колонки без порожніх значень, унікальність ключів, категорії з відомого набору, коректні дати та розподіли, які не повинні раптово зсуватися. Ці перевірки я вбудовую в кроки завантаження і перетворення — Airflow, dbt, cron або прості скрипти, — тож збійна порція зупиняється, перш ніж зіпсує звіти.

Коли щось падає, ви отримуєте зрозумілий алерт із зазначенням колонки і правила, плюс живу документацію Data Docs з історією і часткою успішних перевірок. Я передаю чистий задокументований код і runbook, щоб команда сама розширювала перевірки.

— Профілювання і пріоритезований список правил
— Перевірки в завантаженні і трансформаціях
— Алерти про аномалії та свіжість у Slack або пошту
— Data Docs, runbook і передача проєкту