Качество данных — один из ключевых факторов устойчивых data-процессов.
Ошибки на этапе валидации могут незаметно проникать в отчёты, модели и бизнес-решения, увеличивая риски и стоимость исправлений. Поэтому выбор подхода к проверке данных — не вопрос вкуса, а осознанное инженерное решение 😐

Мария, Data-инженер в SimbirSoft, разбирает четыре распространённых инструмента и подхода к валидации данных — DBT, SQL, Python (Pandas/SQLAlchemy) и Great Expectations.

Переходи скорей в новую хабростатью и погружайся в тему вместе с нами! 👀