Dagster用于 ETL、分析和机器学习工作流程，可让您构建、安排和监控数据管道。这款基于 Python 的工具可让数据科学家和工程师轻松调试运行、检查资产或获取有关其状态、元数据或依赖项的详细信息。
因此，Dagster 使您的数据管道更加可靠、可扩展和可维护。它可以部署在 Azure、Google Cloud、AWS 以及您可能已经在使用的许多其他工具中。Airflow和Prefect 可以称为 Dagster 的竞争对手，但我个人认为后者更胜一筹，在做出选择之前，您可以在网上找到大量比较。
Dagster Pipeline 概述
探索远大前程：数据验证框架
Great Expectations 是一款出色的工具，名字也很棒，它是一个用于 BC 数据 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。
远大前程高层架构
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。
效率
手动检查数据通常很耗时，可能需要多名员工同时工作。借助自动化，您的数据团队可以专注于更重要的任务，例如寻找见解和准备报告。
实时监控
自动化具有实时跟踪功能。这样，您可以在问题变得更严重之前发现它们。相比之下，手动检查需要更长的时间，并且永远无法在最早的阶段发现错误。
遵守
大多数处理公共网络数据的公司都知道隐私相关法规。同样，可能需要遵守数据质量规定，特别是如果以后要将其用于关键基础设施（例如制药或军事）。实施自动数据质量检查后，您可以提供有关信息质量的具体证据，而客户只需检查数据质量规则，而不必检查数据本身。