Great Expectations 是一款出色的工具，名字也很棒，它是一个用于维护数据质量的开源平台。这个Python 库实际上使用“Expectation”作为其内部术语，用于表示有关数据的断言。
Great Expectations 提供基于架构和 电话号码库 值的验证。此类规则的一些示例可能是最大值或最小值以及计数验证。它还提供数据验证，并可以根据输入数据生成期望。当然，此功能通常需要进行一些调整，但它确实可以节省一些时间。
另一个有用的方面是 Great Expectations 可以与 Google Cloud、Snowflake、Azure 和其他 20 多种工具集成。虽然对于没有技术知识的数据用户来说这可能具有挑战性，但仍然值得尝试。
为什么需要进行自动数据质量检查？
对于处理大量至关重要的 Twitter 严厉打击机器人和自动化 数据的企业来说，自动化质量检查具有多重优势。如果信息必须准确、完整且一致，那么自动化总是比人工更胜一筹，因为人工容易出错。让我们快速了解一下您的组织可能需要自动化数据质量检查的 5 个主要原因。
数据完整性
您的组织可以使用一组预定义的质量标准收集可靠的数据。这减少了容易出错且非数据驱动的错误假设和决策的可能性。Great Expectations 和 Dagster 等工具在这里非常有用。
错误最小化
虽然无法消除错误的可能性，但您可以 我的电话号码 通过自动数据质量检查将错误发生的几率降至最低。最重要的是，这将有助于在流程早期识别异常，从而节省宝贵的资源。换句话说，错误最小化可以防止战术错误变成战略错误。