Datenqualität mit Great Expectations — Daten testen wie Code

„Warum zeigt der Bericht eine negative Kundenzahl?” — eine Frage, die man nicht vom CEO hören möchte. Datenqualitätstests verhindern, dass fehlerhafte Daten die Nutzer erreichen.

Great Expectations¶

Great Expectations ist ein Python-Framework zur Datenvalidierung. Man definiert „Expectations” (Annahmen über Daten) als Code:

• expect_column_values_to_not_be_null("customer_id")
• expect_column_values_to_be_between("age", 0, 150)
• expect_column_values_to_be_unique("email")
• expect_table_row_count_to_be_between(1000, 1000000)

Pipeline-Integration¶

Im Airflow DAG: Nach jedem ETL-Schritt führen wir eine Validierung durch. Wenn Expectations fehlschlagen, stoppt die Pipeline und benachrichtigt das Team. Fehlerhafte Daten erreichen niemals die Analytics-Schicht.

Data Docs¶

Great Expectations generiert einen HTML-Bericht mit Validierungsergebnissen — eine übersichtliche Visualisierung dessen, was bestanden hat, was fehlgeschlagen ist und warum. Wir teilen ihn mit Business-Stakeholdern als Nachweis der Datenqualität.

Testen Sie Daten, nicht nur Code¶

Wir testen Code mit Unit Tests. Daten verdienen denselben Ansatz — automatisiert, versioniert und Teil der Pipeline.