کیفیت داده در زمان نوشتن: مهندسی قابلیت اطمینان با Delta Expectations
مقاله‌ای درباره اهمیت اعتبارسنجی داده‌ها در زمان نوشتن و مقایسه Delta Expectations در Databricks با روش‌های سنتی اعتبارسنجی پس از پردازش. این رویکرد از انتشار داده‌های نامعتبر جلوگیری می‌کند.
مهندسی قابلیت اطمینان داده‌ها
مقاله حاضر به بررسی کیفیت داده در زمان نوشتن با استفاده از Delta Expectations در پلتفرم Databricks می‌پردازد. نویسنده تأکید می‌کند که شکست‌های کیفیت داده به صورت خاموش انباشته می‌شوند و ممکن است باعث مشکلات جدی در گزارش‌های کسب‌وکار یا تخریب مدل‌های یادگیری ماشین شوند. رویکرد سنتی اعتبارسنجی داده‌ها به عنوان یک مرحله پس از پردازش عمل می‌کند، اما Delta Expectations این فرآیند را در مسیر نوشتن داده‌ها تعبیه می‌کند.
معماری و الگوهای پیاده‌سازی
- اعتبارسنجی اتمی: Delta Expectations اعتبارسنجی و نوشتن داده‌ها را در یک تراکنش واحد انجام می‌دهد
- الگوی لایه‌ای: استفاده از معماری Bronze-Silver-Gold با جداول قرنطینه برای داده‌های نامعتبر
- یکپارچه‌سازی جریان‌ها: هماهنگی اعتبارسنجی با واترمارک‌ها در داده‌های استریمینگ
"Delta Expectations پنجره بین نوشتن داده و اعتبارسنجی را به صفر می‌رساند"
"این تغییر از اعتبارسنجی واکنشی به قراردادهای پیشگیرانه داده است"
مقاله همچنین ملاحظات عملکردی، یکپارچه‌سازی با ابزارهای اورکستراسیون و موارد عدم استفاده از این فناوری را بررسی می‌کند. در نهایت، نویسنده به آینده این فناوری و حرکت به سوی قراردادهای داده خودکار اشاره می‌نماید.