Great Expectations
Validação de Dados e Garantia de Qualidade
No contexto do Big Data e dos pipelines de dados, a validação de dados desempenha um papel essencial.
Trata-se dum processo cuidadosamente planeado para garantir que os dados recolhidos ou tratados cumprem normas, critérios e formatos previamente definidos.
Antes de passar para modelos de análise, relatórios ou aprendizado de máquina, os dados passam por um rigoroso "pente fino", garantindo sua qualidade e consistência. Essa validação é um ponto de verificação crucial, pois dados incorretos podem levar a decisões desastrosas, análises equivocadas e, no caso de organizações regulamentadas, até mesmo implicações legais.
A importância desse processo vai além da simples identificação de erros. É a base que garante a confiança organizacional nos seus dados.
Imagine confiar em dados que não foram verificados — erros simples, como valores ausentes ou inconsistências entre tabelas, podem comprometer resultados inteiros. Além disso, automatizar o processo de validação reduz a intervenção manual, tornando-a mais eficiente e evitando gargalos em pipelines complexos. Quando feito corretamente, também garante a conformidade com requisitos regulatórios e políticas internas, indispensáveis em setores como saúde, finanças e tecnologia.
Características do Great Expectations
Great Expectations (GX) é uma ferramenta de código aberto projetada para tornar todo o processo de validação e garantia da qualidade dos dados mais acessível, automatizado e eficiente. Ele resolve os desafios enfrentados pelas equipes de ciência de dados e engenharia ao lidar com pipelines complexos, como a falta de visibilidade da qualidade dos dados e dificuldades na integração de verificações contínuas em fluxos de trabalho.
No centro do Great Expectations está o conceito de "expectativas". Essas expectativas são essencialmente regras que definem como os dados devem se comportar. Eles podem ser tão simples quanto "esta coluna não deve conter valores nulos" ou tão sofisticados quanto "os valores nesta coluna devem estar em um intervalo entre 0 e 100, com uma média esperada de 50".
A flexibilidade para definir regras específicas torna a GX uma ferramenta poderosa para atender a diversas necessidades de validação de dados.
Uma das características mais marcantes da ferramenta é a sua capacidade de gerar relatórios interativos, conhecidos como Data Docs. Estes relatórios não só documentam a qualidade dos dados, como permitem uma análise visual das validações realizadas, facilitando a comunicação entre equipas técnicas e não técnicas. Eles são ideais para promover a transparência em organizações onde a qualidade dos dados é crítica.
Arquitetura do Great Expectations
A arquitetura da Great Expectations foi projetada para ser modular e adaptável. É composto por três elementos principais:
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Expectativas: Representam as regras que os dados devem cumprir. Por exemplo, "os valores na coluna 'idade' devem estar entre 0 e 120."
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Resultados da Validação: Indique se os dados atendem ou não às expectativas, disponibilizando métricas detalhadas de conformidade.
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Data Docs: São relatórios interativos gerados automaticamente que disponibilizam uma visão clara e acessível da qualidade dos dados validados.
Esses componentes trabalham juntos para criar um fluxo de trabalho que começa com a definição de expectativas, passa pela validação de dados e culmina na geração de relatórios que documentam e monitoram a qualidade dos dados ao longo do tempo.
Filosofia do Great Expectations
A filosofia do Great Expectations é simples, mas transformadora: permitir que as organizações definam e validem o que esperam dos seus dados de forma estruturada e reutilizável.
Formaliza estas expectativas num formato configurável, muitas vezes representado em JSON, permitindo uma fácil manutenção e integração com outras ferramentas.
Com um catálogo de mais de 70 tipos de expectativas predefinidas, a GX cobre a maioria das necessidades de validação de dados.
Além disso, é possível criar expectativas personalizadas para casos específicos, garantindo flexibilidade e escalabilidade.
Características do Great Expectations
O Great Expectations oferece uma série de recursos que o destacam como uma solução robusta para validação de dados:
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Amplo suporte a fontes de dados: Suporta ficheiros CSV, Parquet, bancos de dados relacionais e data lakes.
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Local ou Cloud Execution: Flexibilidade para executar em diferentes ambientes.
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Configuração simples e intuitiva: Interfaces amigáveis para definir e gerenciar expectativas.
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Comunidade Ativa: Atualizações constantes e suporte da comunidade.
Great Expectations é mais do que uma ferramenta de validação; É um marco na evolução da garantia de qualidade de dados, oferecendo soluções claras para desafios complexos.
Detalhes do Projeto Great Expectations
O Great Expectations é construído em Python, aproveitando a popularidade e versatilidade da linguagem para facilitar a integração em pipelines de dados. Python é amplamente utilizado por cientistas de dados e engenheiros, tornando o GX acessível e fácil de adotar.
Fontes: