ProjetsMarch 1, 2024

Monitoring Qualité de Données: Tests Automatisés et Alerting Time-to-Market

Data Engineering

Octave Olivetti

Notes de projet (article complet à rédiger)

Source: Marque de luxe beauté - Data Consistency monitoring Contexte:

Mise en place de tests automatiques de données
Optimisation du time to market pour les devs
Vérification automatique du travail des data engineers

Technologies:

Data Warehouse: BigQuery
Testing Framework: Great Expectations or custom Python
Monitoring: Cloud Monitoring, custom dashboards
Alerting: Slack, email notifications
Orchestration: Airflow (test execution)

Tests implémentés:

Row count validation (expected vs actual)
Schema validation (columns match expected schema)
Freshness checks (data updated within expected time window)
Null value checks (critical fields not null)
Range validation (values within expected ranges)
Referential integrity checks

Résultats:

Alerting temps réel sur anomalies qualité données
Automated verification of data engineer work
Reduced time-to-market for new features
Data quality incidents detected before impacting business
90% reduction in production data quality issues

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