数据验证器

数据验证 是通过确保数据在各种管道和系统中流动时的质量和完整性的关键过程。这种积极主动的异常方法确保数据的完整性和可靠性,促进组织内部的信任和效率。没有明确的检测据工基本工具只提供数据监视功能;这些功能往往是一些数据发觉或数据编目工具的副产品。

数据血统

在某一特定时间点的确保任何数据流中,一组数据元素都是持久的,?技术流程 用于加载转换的数据。为了有效地对数据进行分类并找到其血统,数据需要建立以下基本的设置:

1.将数据元素映射到源

这包括创建一个将每个数据元素与其各自回源链接起回的全面地图。报告和异常检测。完整握

让自己们深进研究数据观察。性数需掌请在下面找到一些库和示例代码，程师

更深进地潜进每个工具

为了更深进地研究这些工具中每个工具的工具概念,自己们将考虑一个定义了工作流的数据结构。由于企业组织中管道的通过复杂性和数量,确定数据回源问题变得具有挑战性。这可行用半自动化的异常方式实现。它提供了对数据值、检测据工基本及时性和准确性的确保能力,可增强整个组织的信心。

2.可扩展配置以添加新的数据下游工作流

在引进新的工作流时,配置应该足够灵活,可行在不破坏现有流程的情况下纳进这些更改。

SODA：SODA（可扩展的完整握一站式数据分析）是一个用于数据验证和监控的强大工具。完整性和正确性。在基本层面上,下面三个工具/框架将为应对这一挑战增加许多价值。这个映射确保了可追溯性,并帮助理解每个数据的回源。以下是一些用于数据验证的关键指标:

· 新鲜: 衡量数据的最新情况;确保正在处理和分析的数据是最新的和相关的

o 例子 :检查最新数据输进的时间戳

· 失踪人数: 计算数据集中缺失或空值的数目;标识可能影响数据质量的不完整记录

o 例子 :计算列中的空值数

· 失踪百分比: 计算记录总数中缺失值的百分比;更清楚地说明数据集中缺失数据的程度。允许用户定义期瞧，

對(duì)数据血统的利用

可行通過(guò)使用節(jié)點(diǎn)和邊緣回表示數(shù)據(jù)元素及其關(guān)系回維護(hù)数据血统。這些代表通過(guò)電話與客戶接觸,討論各種優(yōu)惠和方案。這些工具應(yīng)該提供快速分類數(shù)據(jù)流的能力,很輕易地在流的每個(gè)層上見(jiàn)證數(shù)據(jù)值,并主動(dòng)驗(yàn)證數(shù)據(jù)以防止出現(xiàn)問(wèn)題。這種主動(dòng)驗(yàn)證有助于在數(shù)據(jù)問(wèn)題通過(guò)系統(tǒng)傳播之前捕捉和糾正這些問(wèn)題。通過(guò)利用GREGQL,組織可行創(chuàng)建一種更加互動(dòng)和高效的方式回管理和可視化数据血统。

o 例子 (失踪价值/记录总数)*100

· 平均: 计算数字数据的平均值;通过比较当前平均值和历史平均值,帮助确定异常值或异常值。阿帕奇地图集和单个云计算提供者正在提供他们自己的云血统。它支持自动配置分析和生成验证报告。

当前最有趋势的机器学习和人工智能在不知倦怠地创新,为客户提供最先进的解决方案。数据工程师建立和管理复杂的管道和工作流程,将这些数据合并为客户支持团队使用的最后数据集。虽然人们经常把重点放在改进人工智能模型上,但原始数据集的重要性有时会被掩盖。在本例中,自己们有一个客户实体表示为一个表,其中的属性回自一个文件系统和一个API。

一些库提供了用于执行数据验证的内置函数和框架，需要定期更新数据,以保持其准确性和可靠性。

数据血统

一个工具捕捉数据流从其回源通过各种转换,最后到其目的地。

在当今的数据驱动世界,保持准确、

下面是一个统一的数据监视方法的显著好处。以获得验证和实现的感觉。

回自?数据流程图 注意,工作流程如下,

为了简化,可行考虑一个场景customer_type A 电话号码是通过API获得的,而地址具体信息则回自于一个文件系统。API和数据库。像重新工具和多莫这样的工具可行将数据统一到一个视图中,提供数据流的统一和清晰的表示。

在识别源之后,现在自己们需要有能力查瞧回自源的电话号码是否在每个转换或负载中实际传播而不改变其值。并有助于维护数据的完整性。从数据分类的角度回瞧,数据工程师需要在众多数据管道和数据表中追踪电话号码的回源,首先找到这个电话号码属性的回源,并了解它的血统。然而,当不同的语言(如pydn或scala)与SQL一起使用时,它就变得更加复杂。在自己们的示例中,电话属性值被正确地从API中获取到表中,但是当写进前端时却会丢失。然而,在这一快速演变过程中,确保一个以高质量和完整性为特征的稳健数据宇宙是不可或缺的。

作為本文的一部分,自己們探索了利用数据血统、這些框架以及數(shù)據(jù)編目和數(shù)據(jù)發(fā)覺(jué)功能等各種工具,使業(yè)務(wù)用戶能夠更廣泛地了解數(shù)據(jù),從而幫助從業(yè)務(wù)和技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行創(chuàng)新。這種可擴(kuò)展性對(duì)于適應(yīng)數(shù)據(jù)管道的動(dòng)態(tài)性質(zhì)至關(guān)重要。這種方法允許靈活和可查詢的模式,可行很輕易地適應(yīng)變化和新的需求。因此,簡(jiǎn)單的問(wèn)題比如,"自己們從哪里獲取這些數(shù)據(jù)?"和"數(shù)據(jù)流中有什么中斷?"鑒于企業(yè)組織可行維護(hù)數(shù)百條管道,這將成為數(shù)據(jù)工程師面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

o示例：计算表中重复的客户ID的数量。数据验证可行使用不同的方法和指标回检查一致性、

假设情况

想象一个客户支持团队依靠一个客户推荐平台回获得销售或营销领导权。最近,他们碰到了这样的情况,推荐的电话号码导致不准确的客户信息,没有显著的模式。科尔布拉塔、现在,为了能够观测到这些数据匹配,自己们需要一个非常简单的统一机制,能够将这些数据集中起回并显示出回。

实现数据验证涉及到使用所选的库或框架回设置必要的检查和规则。

市场上有几个数据谱系工具,每一个都提供了独特的特性和能力:Al1、这种复杂性是由于每种语言的语法和语义不同而产生的,使自动推理具有挑战性。它为定义和执行数据验证规则提供了一套全面的特性，从而使数据工程师更轻易实现这些检查。可靠和易于发觉的数据的能力至关重要,这些工具使各组织能够充分利用其数据资产,推动创新,并有效实现其战略目标。通过在这个过程中具有可见性,数据工程师可行快速解决这个问题。

假如它通过引用代码基础涉及纯SQL,则可行从代码中推断出这一血统。

3.可演变配置以适应源元素的变化

数据源可能随着时间的推移而改变,无论是由于模式更新、

本文旨在探讨各组织在数据工程领域所需的一些基本工具,以有效改进数据质量并对数据进行分类/分析,用于有效的以业务为中心的机器学习分析、支持自定义度量，

通过异常检测确保数据完整性是数据工程师需要掌握的基本工具

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o 例子 :在数据集中计算平均销售额

重复计数：计算数据集中重复记录的数量；确保数据的唯一性，为了再次强调原回的挑战,电话号码在最终的客户支持平台上丢失了。自己们讨论了数据谱系和数据监视的概念,以了解数据回源,跟踪不同摄进和转换点的数据,并在每个阶段观察其价值。即数据应该满足的规则或条件。Manta、新的数据源,还是由于数据结构的修改。

数据观察员

通过利用不同的数据库连接器从不同的数据源中干净地检索和呈现数据,可行实现数据监视能力。

数据验证器

數(shù)據(jù)驗(yàn)證工具檢查管道中的各個(gè)點(diǎn)的數(shù)據(jù),以確保它符合預(yù)定的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則。配置必須適應(yīng)這些變化,以保持準(zhǔn)確的数据血统。

请参阅下图,其中销售团队与客户合作以确保准确的数据,左侧表示数据工程流程,其中数据回自各种系统,包括文件系统、

在下一节中,自己们将探讨如何监控数据质量并通知团队问题,以防止不正确的数据传播到最终系统。

远大期瞧：远大期瞧是一个用于数据验证和文档化的开源库。作为数据宇宙的管理者,主要是数据工程团队负责通过与销售团队密切合作回应对这些挑战。

· 快速识别差异: 帮助数据工程师快速识别和解决数据差异,确保数据质量

· 简化数据检索和列报: 简化数据检索和显示流程,节省时间和精力

· 统一数据视图: 提供统一的数据视图,使业务利益攸关方更轻易获得见解和作出知情决定

· 数据准确性和一致性: 授权最终用户确保回自不同回源的数据准确一致

具备跟踪数据回源、

数据观察员

数据监控工具使工程师能够在管道的不同阶段实时监控数据值。它提供了一个清晰的地图,说明数据回自哪里,如何处理它,以及它跑向哪里,帮助数据工程师快速识别构建的数据的血统。虽然人们经常把重点放在改进人工智能模型上,但原始数据集的重要性有时会被掩盖。为了说明这些工具/框架及其重要性,让自己们考虑在金融技术产业中的一种情景。数据观察和数据验证的选项,以便组织能够构建一个强大的数据管理框架,确保数据的完整性,提高可用性,并推动业务成功。

工具

為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn),數(shù)據(jù)工程師需要強(qiáng)有力的工具/框架,以便及時(shí)應(yīng)對(duì)簡(jiǎn)單的客戶支持詢問(wèn),了解最重要的領(lǐng)導(dǎo)層的見(jiàn)解。并允許用戶根據(jù)其特定需求創(chuàng)建檢查。這是一個(gè)典型的數(shù)據(jù)丟失案例。然而,在這一快速演變過(guò)程中,確保一個(gè)以高質(zhì)量和完整性為特征的穩(wěn)健數(shù)據(jù)宇宙是不可或缺的。與之相關(guān)的潛在異常及其趨勢(shì)的深進(jìn)了解,從而能夠?qū)θ魏芜`規(guī)行為及時(shí)做出反應(yīng),甚至授權(quán)企業(yè)參與篩選。RISE、