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Great Eattenations est une bibliothèque Python open source conçue pour améliorer la qualité et les tests des données. Il fournit un cadre robuste pour valider, documenter et profilir des données, garantissant une qualité de données élevée grâce à des méthodes faciles à utiliser et intuitives. L'outil propose une bibliothèque complète des attentes prédéfinies pour divers types de données, y compris les données textuelles, numériques et DateTime. Les utilisateurs peuvent également créer des suites d'attente personnalisables adaptées à des ensembles de données spécifiques.
Les principales caractéristiques des excellentes attentes incluent la prise en charge de plusieurs sources de données et formats, telles que les bases de données relationnelles et les plates-formes cloud. Il s'intègre parfaitement aux pipelines de données existants, permettant aux utilisateurs d'ajouter la validation des données et les vérifications de qualité à leurs workflows. Cette capacité d'intégration le rend particulièrement utile pour les organisations qui cherchent à maintenir une qualité de données cohérente sur différents systèmes.
En utilisant de grandes attentes, les utilisateurs peuvent définir et gérer les attentes de leurs données, valider les données contre ces attentes et recevoir des alertes pour toute violation. Ce processus aide à maintenir l'intégrité et la fiabilité des données, ce qui est crucial pour la prise de décision basée sur les données. L'outil est disponible dans les versions open-source et basées sur le cloud, offrant une flexibilité dans le déploiement et la gestion.
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