Monitorare la qualità dei dati per le tue pipeline Big Data è diventato facile

Facilità nel monitorare la qualità dei dati per le tue pipeline Big Data

Introduzione

Immaginati al comando di una nave cargo di dimensioni considerevoli che naviga per acque pericolose. È tua responsabilità consegnare in modo sicuro un carico prezioso alla sua destinazione. Il successo dipende dalla precisione delle tue carte nautiche, dalla affidabilità dell’attrezzatura e dall’esperienza dell’equipaggio. Un solo errore, un guasto o uno scivolone potrebbe mettere a rischio il viaggio.

Nel mondo basato sui dati di oggi, la qualità dei dati è fondamentale. Le intuizioni basate sui dati aiutano a plasmare le strategie e il futuro delle imprese. Come capitani di nave, gli ingegneri e gli specialisti dei dati guidano le loro aziende attraverso un vasto mare di dati. Le pipeline di big data sono i loro strumenti, non le bussole.

Trasportare grandi volumi di dati attraverso queste pipeline costituisce la base della gestione dei dati. Tuttavia, in queste acque ci sono molti rischi nascosti e dati inconsistenti. Le pipeline di big data, il loro ruolo nella presa di decisioni basata sui dati e le difficoltà nel preservare la qualità dei dati sono tutti affrontati in dettaglio in questo articolo. Gli specialisti dei dati consegnano in modo sicuro intuizioni importanti navigando tra le complessità della gestione dei dati, proprio come fanno i capitani di nave esperti.

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• Evitare il sovrapprendimento dei dati nei modelli di apprendimento automatico
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Obiettivi di Apprendimento

• Comprendere l’Importanza: Comprendere il ruolo critico della qualità e dell’integrità dei dati nei processi decisionali basati sui dati di oggi.
• Riconoscere le Sfide: Identificare le sfide uniche poste dai big data nel mantenimento della qualità dei dati, con particolare attenzione a Volume, Velocità e Varieità.
• Padroneggiare le Metriche Chiave: Conoscere le metriche essenziali per garantire l’integrità completa dei dati, come completezza, unicità e precisione.
• Conoscere gli Strumenti e gli Avvisi: Conoscere gli strumenti open-source disponibili per i controlli di qualità dei dati e l’importanza dei sistemi di avviso in tempo reale per risolvere rapidamente i problemi.

Perché Monitorare la Qualità dei Dati?

Le decisioni basate sui dati sono valide solo quanto i dati stessi.

Immagina di prendere una decisione aziendale fondamentale basandoti su dati difettosi. Le conseguenze potrebbero essere disastrose, portando a perdite finanziarie o addirittura danni alla reputazione.

Monitorare la qualità dei dati aiuta in diversi modi:

• Garantire Affidabilità: Le decisioni basate sui dati sono valide solo quanto i dati stessi. Immagina una banca che elabora transazioni UPI (Unified Payments Interface). Se la qualità dei dati della banca è compromessa, potrebbe portare a trasferimenti di fondi errati, transazioni smarrite o addirittura accesso non autorizzato. Proprio come l’autenticità di una banconota è fondamentale perché abbia valore, la affidabilità dei dati finanziari è fondamentale per operazioni accurate e sicure. Monitorare la qualità dei dati garantisce che le decisioni finanziarie e le transazioni si basino su dati accurati e affidabili, preservando l’integrità di tutto il sistema finanziario.
• Evitare Errori Costosi: Dati errati possono portare a intuizioni sbagliate. Le conseguenze possono essere gravi, dalle istituzioni finanziarie che effettuano negoziazioni errate basate su fornitori errati che amministrano trattamenti errati a causa di inesattezze nei dati dei record dei pazienti, alla salute. Monitorare e garantire la qualità dei dati aiuta a mitigare tali rischi. Garantire la qualità dei dati può significare un miglior targeting dei clienti, previsioni finanziarie accurate ed operazioni efficienti per le aziende. La buona qualità dei dati può fare la differenza tra profitto e perdita.
• Costruire Fiducia: Gli stakeholder si affidano ai dati. Garantirne la qualità solidifica la fiducia nella tua infrastruttura. I dati vengono spesso condivisi tra dipartimenti, stakeholder o addirittura tra aziende. Se la qualità dei dati è costantemente elevata, si favorisce la fiducia.

Sfide nel Monitoraggio della Qualità dei Big Data

I big data portano con sé una serie di sfide:

• Volume: La mole stessa rende le verifiche manuali pressoché impossibili.
• Velocità: Con la rapida generazione di dati, i controlli di qualità in tempo reale diventano cruciali.
• Varieità: Differenti tipi e fonti di dati aggiungono strati di complessità.

Metriche Chiave da Monitorare

Per monitorare efficacemente la qualità dei dati, devi concentrarti su metriche specifiche:

• Completezza: Questa metrica garantisce che tutti i dati necessari siano presenti. Dati incompleti possono portare ad analisi o decisioni errate. Monitorando la completezza, puoi individuare dati mancanti in modo tempestivo e adottare le azioni correttive necessarie, garantendo che i set di dati siano completi e comprensivi.
• Unicità: Monitorare l’unicità aiuta a individuare ed eliminare record duplicati che possono distorcere i risultati delle analisi e portare a inefficienze operative. I dati duplicati possono anche confondere e portare a strategie aziendali sbagliate.
• Puntualità: I dati non devono solo essere accurati, ma anche tempestivi. Dati obsoleti possono portare a opportunità mancate o decisioni strategiche errate. Garantendo che i dati siano aggiornati in tempo reale o a intervalli adeguati, puoi garantire che le intuizioni derivanti siano rilevanti per il contesto aziendale attuale.
• Coerenza: Dati incoerenti possono derivare da varie cause come diverse fonti di dati, formati o errori di inserimento. Garantire la coerenza significa che i dati in tutti i settori rispettino formati e convenzioni standard, semplificando l’aggregazione, l’analisi e l’interpretazione.
• Precisione: La base stessa dell’analisi e della presa di decisioni è il dato preciso. Dati inaccurati possono portare a strategie errate, perdite finanziarie e una perdita di fiducia nelle decisioni basate sui dati. Monitorare e garantire l’accuratezza dei dati è cruciale per la credibilità e l’affidabilità delle intuizioni basate sui dati.

Strumenti e tecniche

Svariati strumenti open-source possono aiutare a mantenere la qualità dei dati. Ne parleremo di due in questo blog.

Deequ

Deequ è una libreria costruita sopra Apache Spark e progettata per controllare efficientemente set di dati di grandi dimensioni alla ricerca di vincoli sulla qualità dei dati. Supporta la definizione e il controllo di vincoli sui dati e può produrre metriche dettagliate.

Come mostrato sopra, l’architettura Deequ, costruita sopra il framework Apache Spark, eredita le capacità di elaborazione distribuita di Spark, consentendogli di eseguire controlli di qualità dei dati su set di dati di grandi dimensioni in modo efficiente. La sua architettura è fondamentalmente modulare, incentrata su:

• Vincoli: regole o condizioni che i dati devono soddisfare. Gli utenti possono definire vincoli personalizzati o utilizzare i controlli incorporati di Deequ. Quando applicati ai set di dati, questi vincoli producono metriche, che vengono quindi archiviate e possono essere analizzate o utilizzate per calcolare punteggi di qualità dei dati.
• Archiviazione delle metriche di qualità dei dati storiche consente il monitoraggio della qualità dei dati nel tempo e aiuta a identificare tendenze o anomalie.
• Integrazione perfetta con l’API DataFrame di Spark, Deequ può essere integrato senza sforzo nelle pipeline di elaborazione dei dati esistenti. La sua natura estensibile consente agli sviluppatori di aggiungere nuovi vincoli e controlli se necessario.

Ecco un esempio di base utilizzando Deequ:

from pydeequ.checks import *from pydeequ.verification import *check = Check(spark, CheckLevel.Warning, "Verifica della qualità dei dati")result = VerificationSuite(spark).onData(df).addCheck( check.hasSize(_ == 500).hasMin("column1", _ == 0)).run()

Apache Griffin

Apache Griffin è uno strumento open-source per il servizio di qualità dei dati che aiuta a misurare e migliorare la qualità dei dati. Fornisce supporto per la convalida e la trasformazione dei dati per varie piattaforme di dati.

Come mostrato sopra, l’architettura di Griffin è una soluzione olistica alle sfide della qualità dei dati, vantando un’architettura ben strutturata per garantire flessibilità e robustezza.

Alla sua base, Griffin opera sul concetto di misurazioni di qualità dei dati, utilizzando una varietà di dimensioni come accuratezza, completezza, tempestività, e altro ancora.

Il suo design modulare comprende diversi componenti principali:

• Modulo di misurazione per controlli effettivi sulla qualità,
• Modulo di persistenza per l’archiviazione di metadati di qualità.
• Modulo di servizio per interazioni dell’utente e chiamate API.
• Interfaccia utente basata su web fornisce una dashboard unificata, che consente agli utenti di monitorare e gestire intuitivamente le metriche di qualità dei dati.

Costruito per essere indipendente dalla piattaforma, Griffin può integrarsi senza soluzione di continuità con molte piattaforme di dati, dalla elaborazione batch come Flink/Spark ai flussi di dati in tempo reale. L’architettura di Apache Griffin racchiude l’essenza della moderna gestione della qualità dei dati.

Ecco un esempio di base usando Grafin:

Puoi impostarlo utilizzando questa guida prima di tutto. Una volta completata la configurazione, possiamo impostare le regole di qualità dei dati e misurerle utilizzando il codice seguente.

Configurazione: Questo file specifica le fonti di dati, le metriche da calcolare e i controlli necessari.

{  "name": "verifica-qualità-dati",  "process": {    "type": "batch"  },  "data.sources": [    {      "name": "source",      "baseline": true,      "connectors": [        {          "type": "hive",          "version": "1.2",          "config": {            "database": "default",            "table.name": "nome_tabella"          }        }      ]    }  ],  "evaluateRule": {    "rules": [      {        "dsl.type": "griffin-dsl",        "dq.type": "accuratezza",        "out.dataframe.name": "verifica_accuratezza",        "rule": "source.id = target.id",        "details": {          "source": "source",          "target": "target"        }      }    ]  }}

Esegui lavoro di controllo qualità dati

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

Una volta eseguito il lavoro, Griffin memorizzerà i risultati nel suo database interno o nella posizione specificata da te. Da lì, è possibile interrogare e analizzare i risultati per comprendere la qualità dei tuoi dati.

Configurazione delle notifiche

Il monitoraggio in tempo reale diventa efficace solo se abbinato a notifiche immediate. Integrando strumenti come Pagerduty, Slack o impostando notifiche via email, è possibile ricevere immediatamente una segnalazione in caso di problemi di qualità dei dati.

Tuttavia, una soluzione di avviso e monitoraggio più completa può utilizzare strumenti open-source come Prometheus e Alertmanager.

• Prometheus: Questo sistema open-source acquisisce e memorizza dati in serie temporali. Consente agli utenti di definire regole di allarme per le loro metriche e, quando vengono soddisfatte determinate condizioni, viene generato un allarme.
• Alertmanager: Integrato con Prometheus, Alertmanager gestisce questi allarmi, consentendo la deduplicazione, la raggruppamento e l’instradamento verso i canali appropriati come email, servizi di chat o PagerDuty.

Fai riferimento a questa guida per saperne di più su questa configurazione.

Certamente! Gli avvisi sono fondamentali per i pipeline batch e in tempo reale per garantire un elaborazione tempestiva e l’integrità dei dati. Riportiamo di seguito alcuni scenari di avviso tipici per entrambi i tipi di pipeline:

Avvisi per i pipeline batch

I pipeline batch elaborano tipicamente dati a blocchi a intervalli pianificati. Di seguito sono riportati alcuni avvisi cruciali per i pipeline batch:

• Avviso di fallimento del lavoro: Segnala quando un lavoro batch non riesce ad eseguire o completare.
• Avviso di anomalie: Notifica la rilevazione di anomalie nei dati. Ad esempio, se il volume di dati elaborati in un batch è significativamente diverso da quanto previsto, potrebbe indicare dati mancanti o in eccesso.
• Ritardo nell’elaborazione: Segnala quando il tempo impiegato per elaborare un batch supera una soglia predefinita. Un pipeline tipica richiede circa 1 ora, ma ne ha impiegati più di 2 e non è ancora completata. Potrebbe indicare problemi nell’elaborazione.
• Nessun successo: Mentre il monitoraggio dei fallimenti espliciti è comune, tenere traccia dell’assenza di successi è altrettanto essenziale. Potrebbero verificarsi situazioni in cui un pipeline non “fallisce” tecnicamente, ma rimane bloccato in fase di elaborazione o un indicatore di fallimento non viene attivato a causa di problemi nel codice. Puoi individuare e risolvere questi problemi più subdoli impostando un avviso per monitorare l’assenza di segnali di successo per un determinato periodo di tempo.
• Modifiche dello schema dei dati: Rileva quando i dati in ingresso hanno campi aggiuntivi o campi attesi mancanti.
• Cambiamenti improvvisi nella distribuzione: Se la distribuzione di un campo critico cambia in modo drastico, potrebbe indicare potenziali problemi.

Oltre a questi avvisi, è possibile definire avvisi di qualità in base ai casi d’uso e ai requisiti.

Avvisi per i pipeline in tempo reale

I pipeline in tempo reale richiedono un avviso più istantaneo a causa della natura immediata dell’elaborazione dei dati. Alcuni avvisi tipici includono:

• Ritardo dello stream: Segnala quando l’elaborazione è in ritardo rispetto all’ingestione dei dati, indicando possibili problematiche nell’elaborazione.
• Riduzione della velocità d’ingestione dei dati: Notifica quando la velocità d’ingestione dei dati diminuisce improvvisamente, il che potrebbe indicare problemi con le origini dei dati o i meccanismi di ingestione.
• Aumento del tasso di errore: Avvisa quando il tasso di errori nell’elaborazione aumenta, indicando possibili problemi con i dati o la logica di elaborazione.

Conclusioni

In un’epoca dominata dai dati, l’integrità dei nostri pipeline dati si pone come pietra angolare per prendere decisioni informative. Garantire la qualità dei dati non è solo un’idea ma una pratica essenziale che protegge le imprese da errori e favorisce la fiducia. Con strumenti come Apache Griffin, Deequ e Prometheus a nostra disposizione, siamo ben attrezzati per mantenere questo standard di eccellenza, consentendoci di navigare nell’ampio mare dei big data con fiducia e precisione.

Punti chiave

• I dati affidabili sono fondamentali per prendere decisioni informate. Dati difettosi possono portare a danni finanziari e di reputazione significativi.
• I tre V – Volume, Velocità e Varietà – presentano ostacoli unici nel garantire l’integrità dei dati.
• Monitorare l’integrità dei dati comprende la verifica del completamento, dell’unicità, dell’aggiornamento, della coerenza e dell’accuratezza.
• Strumenti open-source come Apache Griffin e Deequ consentono controlli efficienti sulla qualità dei dati, mentre i sistemi di allarme come Prometheus garantiscono il monitoraggio in tempo reale e la risoluzione tempestiva dei problemi.

Domande frequenti