Мониторинг качества данных для ваших крупномасштабных потоков данных стал проще

Более простой мониторинг качества данных для ваших масштабных потоков данных

Введение

Представьте себе, что вы командуете большим грузовым судном, плавающим через опасные воды. Ваша ответственность заключается в безопасной доставке драгоценного груза в пункт назначения. От успеха зависят точность ваших карт, надежность оборудования и профессионализм вашей команды. Одна ошибка, сбой или описка может подвергнуть рейс опасности.

В мире сегодняших данных качество данных имеет решающее значение. Данные, основанные на данных, помогают формировать стратегии и формировать будущее бизнеса. Подобно капитанам судов, инженеры и специалисты по данным навигируют свои компании через огромное море данных. Большие наборы данных – это их инструменты, а не компасы.

Транспортировка больших объемов данных через эти наборы данных служит основой обработки данных. Однако в этих водах присутствует много скрытых рисков и несогласованных данных. Большие наборы данных, их роль в процессе принятия решений на основе данных и трудности сохранения качества данных подробно рассматриваются в этой статье. Специалисты по данным безопасно доставляют важные идеи, преодолевая сложности управления данными, подобно опытным капитанам судов.

• Избегание переобучения алгоритма машинного обучения на данных
• Вести VoAGI, 8 ноября 5 простых шагов к освоению Python, SQL, Scikit-learn, PyTorch и Google Cloud • SQL для визуализации данных
• «Как стилизовать графики с помощью Matplotlib»

Цели обучения

• Понимание важности: Понять важную роль качества и целостности данных в процессе принятия решений на основе данных.
• Распознавание проблем: Определение уникальных проблем, связанных с большими данными, в поддержании качества данных, с акцентом на объем, скорость и разнообразие.
• Овладение ключевыми метриками: Узнать основные метрики, чтобы обеспечить всеобъемлющую целостность данных, такие как полнота, уникальность и точность.
• Ознакомление с инструментами и оповещениями: Познакомьтесь с открытыми инструментами для проверки качества данных и значимостью систем своевременного оповещения для быстрого решения проблем.

Почему отслеживать качество данных?

Решения на основе данных так хороши, насколько надежны сами данные.

Вообразите, что вы принимаете ключевое бизнес-решение на основе ошибочных данных. Последствия могут быть катастрофическими, приводя к финансовым потерям или даже ущербу репутации.

Отслеживание качества данных помогает в следующем:

• Обеспечение надежности: Решения на основе данных так хороши, насколько надежны сами данные. Представьте себе банк, обрабатывающий операции по единой платежной системе UPI (Unified Payments Interface). Если качество данных банка нарушено, это может привести к неправильным переводам средств, упущенным транзакциям и даже несанкционированному доступу. Как достоверность банкнот важна для их стоимости, надежность финансовых данных фундаментальна для точных и безопасных операций. Отслеживание качества данных обеспечивает, что финансовые решения и транзакции основаны на точных и надежных данных, сохраняя целостность всей финансовой системы.
• Избежание дорогостоящих ошибок: Плохие данные могут привести к ошибочным выводам. Последствия могут быть тяжелыми, начиная от финансовых учреждений, принимающих ошибочные сделки на основе неправильных данных, до ошибочной обработки пациентов из-за неточности данных пациентов в сфере здравоохранения. Отслеживание и обеспечение качества данных помогает смягчить такие риски. Обеспечение качества данных может означать лучший выбор целевой аудитории, точное финансовое прогнозирование и эффективную работу для бизнеса. Качество данных может стать разницей между прибылью и убытком.
• Налаживание доверия: Заинтересованные стороны полагаются на данные. Обеспечение их качества укрепляет доверие к вашей инфраструктуре. Данные часто передаются между отделами, заинтересованными сторонами или даже между компаниями. Если качество данных постоянно высокое, это способствует доверию.

Проблемы отслеживания качества больших данных

В больших данных есть свои проблемы:

• Объем: Большой объем данных делает ручные проверки почти невозможными.
• Скорость: При быстром генерировании данных важными становятся проверки качества в реальном времени.
• Разнообразие: Разные типы данных и источники добавляют сложности.

Ключевые метрики для отслеживания

Для эффективного контроля качества данных вам нужно сосредоточиться на определенных метриках:

• Полнота: Эта метрика гарантирует наличие всех необходимых данных. Неполные данные могут привести к некорректному анализу или принятию решений. Отслеживая полноту, вы можете определить отсутствующие данные заранее и предпринять корректирующие действия, обеспечивая целостность и всестороннюю комплексность наборов данных.
• Уникальность: Отслеживание уникальности помогает выявить и устранить дублирующиеся записи, которые могут исказить результаты аналитики и привести к неэффективности операций. Дублированные данные также могут вызвать путаницу и ошибочные бизнес-стратегии.
• Актуальность: Данные должны быть не только точными, но и своевременными. Устаревшие данные могут привести к упущенным возможностям или некорректным стратегическим решениям. Обеспечивая обновление данных в режиме реального времени или в подходящие интервалы, вы можете гарантировать, что полученные инсайты актуальны в текущем деловом контексте.
• Согласованность: Несогласованные данные могут возникать по разным причинам, таким как различные источники данных, форматы или ошибки при вводе. Обеспечение согласованности означает, что данные по всему диапазону соответствуют стандартным форматам и конвенциям, упрощая их агрегацию, анализ и интерпретацию.
• Точность: Основой аналитики и принятия решений являются точные данные. Неточные данные могут привести к ошибочным стратегиям, финансовым потерям и потере доверия к решениям на основе данных. Контроль и обеспечение точности данных фундаментально для достоверности и надежности исследований данных.

Инструменты и техники

Несколько инструментов с открытым исходным кодом могут помочь в поддержке качества данных. В этом блоге мы рассмотрим два из них.

Deequ

Deequ – это библиотека, построенная на основе Apache Spark и разработанная для эффективной проверки больших наборов данных на соответствие требованиям к качеству данных. Она поддерживает определение и проверку ограничений для ваших данных и может предоставлять подробные метрики.

Как показано выше, архитектура Deequ, построенная на основе фреймворка Apache Spark, наследует возможности распределенных вычислений Spark, позволяя эффективно проверять качество данных в масштабе больших наборов. Ее архитектура является основой модульной системы и сосредоточена вокруг.

• Ограничения: правила или условия, которым должны удовлетворять данные. Пользователи могут определять собственные ограничения или использовать встроенные проверки Deequ. При применении к наборам данных эти ограничения производят метрики, которые затем сохраняются и могут быть проанализированы или использованы для вычисления показателей качества данных.
• Хранение метрик качества данных в истории позволяет отслеживать качество данных со временем и помогает выявлять тенденции или аномалии.
• Безупречная интеграция с API Spark DataFrame, Deequ может легко интегрироваться в существующие процессы обработки данных. Благодаря расширяемости, разработчики могут добавлять новые ограничения и проверки по мере необходимости.

Вот простой пример использования Deequ:

from pydeequ.checks import *from pydeequ.verification import *check = Check(spark, CheckLevel.Warning, "Проверка качества данных")result = VerificationSuite(spark).onData(df).addCheck( check.hasSize(_ == 500).hasMin("column1", _ == 0)).run()

Apache Griffin

Apache Griffin – это инструмент для обеспечения качества данных с открытым исходным кодом, который помогает измерять и улучшать качество данных. Он предоставляет поддержку для валидации и преобразования данных для различных платформ данных.

Как показано выше, архитектура Graffin является всесторонним решением для вызовов качества данных и обладает хорошо структурированной архитектурой, обеспечивающей гибкость и надежность.

Основной концепцией Griffin являются измерения качества данных, использующие различные аспекты, такие как точность, полнота, актуальность и другие.

Его модульная конструкция включает несколько основных компонентов:

• Модуль измерений для фактической проверки качества,
• Модуль хранения для хранения метаданных о качестве,
• Модуль сервиса для взаимодействия с пользователями и вызовов API,
• Веб-интерфейс предоставляет унифицированную панель инструментов, позволяющую пользователям интуитивно контролировать и управлять метриками качества данных.

Построенный для работы на разных платформах, Griffin может легко интегрироваться с различными платформами обработки данных, начиная от пакетных систем, таких как Flink/Spark, до потоков реального времени. Архитектура Apache Griffin инкапсулирует сущность современного управления качеством данных.

Вот простой пример использования Grafin:

Вы можете настроить его, следуя этому руководству сначала. После настройки мы можем установить правила качества данных и произвести измерение с помощью следующего кода.

Настройка конфигурации: В этом файле указываются источники данных, метрики для вычисления и необходимые проверки.

{  "name": "проверка качества данных",  "process": {    "type": "пакетные"  },  "data.sources": [    {      "name": "источник",      "базовый": true,      "connectors": [        {          "тип": "hive",          "версия": "1.2",          "config": {            "база данных": "default",            "table.name": "имя_вашей_таблицы"          }        }      ]    }  ],  "evaluateRule": {    "rules": [      {        "dsl.type": "griffin-dsl",        "dq.type": "точность",        "out.dataframe.name": "проверка_точности",        "rule": "источник.id = цель.id",        "details": {          "source": "источник",          "target": "цель"        }      }    ]  }}

Запустить задание по контролю качества данных

$SPARK_HOME/bin/spark-submit --class org.apache.griffin.core.job.JobLauncher \--master yarn --deploy-mode client \/путь-к/griffin-batch.jar \--config /путь-к/quality-check.json

После выполнения задания, Griffin сохранит результаты в своей внутренней базе данных или в указанном вами месте. Оттуда вы сможете запросить и проанализировать результаты, чтобы понять качество ваших данных.

Настройка оповещений

Реальное время мониторинга становится эффективным только при условии мгновенного оповещения. Интегрируя инструменты, такие как Pagerduty, Slack или настраивая оповещения по электронной почте, вы можете мгновенно получить уведомления о любых проблемах с качеством данных.

Однако, более полноценное решение по оповещению и мониторингу может использовать инструменты с открытым исходным кодом, такие как Prometheus и Alertmanager.

• Prometheus: Это система с открытым исходным кодом, которая скрапит и сохраняет временные ряды данных. Она позволяет пользователям определять правила оповещения для своих метрик, и когда определенные условия выполняются, срабатывает оповещение.
• Alertmanager: Интегрированный с Prometheus, Alertmanager управляет этими оповещениями, позволяя выполнять их разделение, группировку и маршрутизацию к соответствующим каналам, таким как электронная почта, сервисы чата или PagerDuty.

Ознакомьтесь с этим руководством для получения дополнительной информации об этой настройке.

Конечно! Оповещения являются важными для пакетных и реального времени каналов, чтобы обеспечить своевременную обработку и целостность данных. Вот некоторые типичные сценарии оповещений для обоих типов каналов:

Оповещения для пакетных каналов

Пакетные каналы, как правило, обрабатывают данные порциями согласно запланированным интервалам. Вот некоторые оповещения, которые могут быть важными для пакетных каналов:

• Оповещение о сбое задания: Уведомляет, когда пакетное задание не выполняется или не завершается.
• Оповещение об аномалии: Сигнализирует о обнаружении аномалии данных. Например, объем обработанных данных в пакете значительно отличается от ожидаемого, что может указывать на отсутствие или избыток данных.
• Задержка обработки: Уведомляет, когда время обработки пакета превышает предопределенный порог. Обычный канал обрабатывается примерно за 1 час, но этот пакет занял больше 2 часов и до сих пор не завершен. Это может указывать на проблемы при обработке.
• Нет успеха: В то время как отслеживание явных сбоев является обычным делом, отслеживание отсутствия успешности также является важным. Могут возникнуть ситуации, когда канал технически не “отказывается”, но он может застрять при обработке, или, возможно, метрика сбоя не срабатывает из-за проблем в коде. Вы можете идентифицировать и устранить эти менее заметные проблемы, установив оповещение для отслеживания отсутствия сигналов успеха в течение определенного периода.
• Изменения схемы данных: Обнаруживает, когда входящие данные имеют дополнительные поля или отсутствующие ожидаемые поля.
• Резкие изменения распределения: Если распределение критического поля сильно меняется, это может указывать на потенциальные проблемы.

Помимо этих оповещений, также можно определить оповещения по качеству на основе конкретных случаев использования и требований.

Оповещения для каналов реального времени

Каналы реального времени требуют более моментального оповещения из-за непосредственной природы обработки данных. Некоторые типичные оповещения включают:

• Задержка потока данных: Оповещает, когда обработка отстает от приема данных, указывая на потенциальные узкие места в обработке.
• Сброс приема данных: Уведомляет, когда скорость приема данных внезапно падает, что может указывать на проблемы с источниками данных или механизмами приема данных.
• Всплеск ошибок: Оповещает, когда частота ошибок в обработке резко возрастает, указывая на потенциальные проблемы с данными или логикой обработки.

Заключение

В эпоху, овладеваемую данными, целостность наших каналов данных является основополагающей основой для принятия обоснованных решений. Обеспечение качества данных не является просто идеалом, но необходимой практикой, защищающей предприятия от ошибок и способствующей доверию. С помощью таких инструментов, как Apache Griffin, Deequ и Prometheus, мы хорошо оснащены для поддержания этого стандарта превосходства, позволяющего нам навигировать по просторам больших данных с уверенностью и точностью.

Основные выводы

• Надежные данные являются основой для принятия обоснованных решений. Неправильные данные могут привести к значительным финансовым и репутационным ущербам.
• Три V – объем, скорость и разнообразие – представляют уникальные преграды при обеспечении целостности данных.
• Контроль полноты, уникальности, своевременности, согласованности и точности обеспечивает всестороннюю целостность данных.
• Open-source инструменты, такие как Apache Griffin и Deequ, позволяют осуществлять эффективные проверки качества данных, в то время как системы оповещения, такие как Prometheus, обеспечивают мониторинг в реальном времени и своевременное устранение проблем.

Часто задаваемые вопросы