Great Expectations – L'outil essentiel de validation des données pour les Data Scientists
Great Expectations est la bibliothèque Python open source qui transforme la manière dont les équipes de données gèrent l'assurance qualité. En fournissant un cadre rigoureux pour valider, documenter et profiler vos données, elle élimine les incertitudes et instaure la confiance dans chaque jeu de données. Conçue pour les data scientists et les ingénieurs, elle comble le fossé de communication entre les équipes techniques et métier, garantissant que tout le monde travaille à partir d'une source unique de vérité.
Qu'est-ce que Great Expectations ?
Great Expectations est un outil open source puissant et flexible, conçu spécifiquement pour la validation et les tests de données. Considérez-le comme des tests unitaires, mais pour vos données. Son objectif principal est d'aider les professionnels des données à définir à quoi ressemblent des données 'correctes' pour leurs pipelines, à vérifier automatiquement les données entrantes par rapport à ces attentes, et à générer une documentation riche. Cette approche proactive détecte les problèmes de qualité des données avant qu'ils ne se propagent en analyses erronées, en modèles de machine learning défaillants ou en décisions commerciales incorrectes, ce qui en fait un outil indispensable pour les flux de travail modernes de la data science.
Fonctionnalités principales de Great Expectations
Validation de données déclarative
Définissez des 'attentes' claires et lisibles par des humains pour vos données (par exemple, 'cette colonne doit être unique', 'les valeurs doivent être comprises entre 1 et 100'). Great Expectations valide automatiquement des lots de données par rapport à ces règles, fournissant des rapports de réussite/échec qui identifient précisément où et comment les données s'écartent des attentes.
Profilage et documentation automatique des données
Allez au-delà de la simple validation. Great Expectations peut profiler automatiquement vos données pour suggérer des attentes potentielles et génère des 'Data Docs' interactifs. Ces documents basés sur HTML fournissent une vue d'ensemble complète et partageable de la structure, de la qualité et des résultats de validation de vos données, parfaits pour l'intégration et les audits.
Intégration de pipeline et prêt pour CI/CD
Intégrez la validation de manière transparente dans vos pipelines de données existants (Airflow, dbt, Prefect, etc.) et vos workflows CI/CD. Cela permet de mettre en place des portes de qualité automatisées, garantissant que seules les données validées progressent vers les applications, modèles et tableaux de bord en aval, appliquant ainsi la qualité des données comme du code.
Prise en charge de diverses sources de données
Connectez-vous et validez des données provenant de Pandas DataFrames, de bases de données SQL (PostgreSQL, BigQuery, Snowflake, etc.), de Spark DataFrames et de stockage cloud. Cette flexibilité en fait un outil universel pour valider les données à n'importe quelle étape de votre pipeline, quel que soit leur emplacement.
Qui devrait utiliser Great Expectations ?
Great Expectations est essentiel pour tout professionnel ou toute équipe qui dépend de données de haute qualité. Les principaux utilisateurs comprennent les Data Scientists ayant besoin d'entrées fiables pour leurs modèles et analyses ; les Ingénieurs de données construisant des pipelines robustes et dignes de confiance ; les Ingénieurs analytiques assurant des métriques commerciales précises ; et les Ingénieurs en ML validant les données d'entraînement et d'inférence. Il est particulièrement précieux dans les organisations où les problèmes de qualité des données ont un impact direct sur les performances des produits, les rapports financiers ou les décisions opérationnelles.
Tarifs et offre gratuite de Great Expectations
Great Expectations est un projet entièrement open source sous licence Apache 2.0. Cela signifie que la bibliothèque principale est totalement gratuite à utiliser, modifier et déployer sans aucun coût de licence. Un support commercial, des services cloud managés et des fonctionnalités entreprise sont proposés par Superconductive, le gardien du projet, pour les organisations nécessitant une gouvernance, une sécurité et un support supplémentaires. Pour la plupart des équipes de data scientists et d'ingénieurs, l'offre gratuite robuste fournit toutes les fonctionnalités nécessaires pour mettre en œuvre une validation de données de niveau professionnel.
Cas d'utilisation courants
- Valider les données entrantes d'APIs tierces avant leur chargement dans un entrepôt de données
- Automatiser les contrôles de qualité sur les jeux de données d'entraînement de machine learning pour prévenir la dérive des données
- Générer des rapports sur la qualité des données pour les revues des parties prenantes et les audits de conformité
- Configurer des contrôles CI/CD pour les modifications de pipelines de données dans un workflow de développement
Principaux avantages
- Détectez les erreurs de données de manière proactive avant qu'elles ne corrompent les analyses ou les modèles de machine learning, économisant ainsi un temps de débogage coûteux.
- Créez une compréhension partagée et documentée de la qualité des données entre les équipes techniques et métier, réduisant les malentendus.
- Automatisez l'assurance qualité des données, libérant les data scientists des scripts de validation manuels et des vérifications ad hoc.
- Construisez une base évolutive pour la gouvernance des données et la conformité avec des pistes d'audit générées automatiquement.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Complètement gratuit et open source avec une licence très permissive (Apache 2.0).
- Extrêmement flexible et personnalisable pour s'adapter à presque tous les scénarios de validation de données.
- Produit de magnifiques 'Data Docs' interactifs, inestimables pour la communication.
- Communauté solide et écosystème croissant d'intégrations avec les outils de données modernes.
Inconvénients
- Possède une courbe d'apprentissage ; définir une suite complète d'attentes nécessite une configuration et une réflexion initiales.
- Peut ajouter une surcharge aux pipelines de données ; la validation de jeux de données très volumineux nécessite une attention aux performances.
- La version open source nécessite une autogestion du déploiement et de l'orchestration.
Foire aux questions
Great Expectations est-il gratuit ?
Oui, absolument. La bibliothèque Python principale de Great Expectations est 100% gratuite et open source sous licence Apache 2.0. Vous pouvez l'utiliser pour des projets personnels, des produits commerciaux et des déploiements en entreprise sans aucun coût.
Great Expectations est-il bon pour la validation des données de machine learning ?
Oui, il est excellent pour les workflows de ML. Les data scientists utilisent Great Expectations pour valider les données d'entraînement concernant la cohérence des caractéristiques, vérifier les fuites d'étiquettes, surveiller la dérive des données dans les données d'inférence en production et garantir la qualité des données utilisées pour l'évaluation des modèles, conduisant ainsi à des modèles de machine learning plus fiables et robustes.
Comment Great Expectations se compare-t-il à l'écriture de scripts de validation personnalisés ?
Alors que les scripts personnalisés fonctionnent pour des tâches ponctuelles, Great Expectations fournit un framework standardisé et déclaratif. Cela rend les suites de validation réutilisables, facilement partageables et automatiquement documentées. Il transforme la validation d'une corvée ad hoc en un composant maintenable et intégré de votre infrastructure de données, ce qui est bien plus évolutif pour les équipes.
Conclusion
Pour les data scientists et les ingénieurs engagés dans l'excellence opérationnelle, Great Expectations n'est pas juste une autre bibliothèque – c'est un composant fondamental d'une stack de données fiable. En formalisant la qualité des données comme un code testable et documenté, il permet aux équipes d'avancer plus vite en toute confiance. Si votre travail dépend de données propres et fiables et que vous en avez assez de lutter contre les problèmes de qualité, mettre en œuvre Great Expectations est l'un des investissements les plus rentables que vous puissiez faire aujourd'hui dans votre flux de travail de données.