O Que É Great Expectations? O Framework de Validação de Dados Explicado

Great Expectations é um framework Python open-source para declarar expectativas de qualidade de dados, validar dados contra elas e documentar os resultados.

Great Expectations (frequentemente abreviado como GX) é uma das ferramentas mais usadas para validação de dados. Ele permite expressar como são os dados bons na forma de uma suíte de expectations, e então rodar essa suíte contra qualquer batch de dados e obter um pass ou fail claro, com documentação rica.

O que é Great Expectations

Great Expectations é uma biblioteca e framework Python para validação de dados. Você define expectations - asserções como "os valores não são nulos" ou "os valores estão entre 0 e 100" - agrupadas em uma Expectation Suite, e então valida um dataset contra a suíte.

Expectations e checkpoints

Uma expectation é uma única regra; uma suíte é um conjunto delas; um checkpoint agrupa uma suíte com os dados a validar e as ações a tomar sobre o resultado. Rodar um checkpoint é a unidade de validação que você conecta a um pipeline ou ao CI.

Data Docs

Great Expectations gera Data Docs legíveis por humanos a partir dos resultados de validação - um relatório mostrando quais expectations passaram e falharam. Isso transforma a saída da validação em algo que um time inteiro, não só engenheiros, pode ler e confiar.

Great Expectations no CI

Rode um checkpoint contra dados de amostra no CI para que uma mudança que quebraria a qualidade dos dados faça o pull request falhar.

steps:
  - run: pip install great_expectations
  - run: great_expectations checkpoint run my_checkpoint

Nota Latchkey

GX roda em Python e lê datasets de amostra a cada vez. No Latchkey, cachear o ambiente Python e os dados de amostra mantém a etapa de validação rápida, e o auto-retry distingue um timeout transitório de fonte de dados de uma falha real de expectation.

Principais conclusões

• Great Expectations é um framework Python para declarar, executar e documentar expectativas de qualidade de dados.
• As expectations se agrupam em suítes, e os checkpoints agrupam uma suíte com dados e ações para pipelines.
• Rodar um checkpoint no CI transforma a qualidade de dados em um gate de pass/fail a cada mudança.

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