Хроники тестирования Data Quality

В современных data-процессах ключевую роль играет обеспечение качества данных. Рассмотрим четыре популярных подхода: DBT, SQL, Python (Pandas/SQLAlchemy) и Great Expectations, оценив их эффективность для различных сценариев проверки данных.
Эта статья будет интересна и полезна Data-инженерам, аналитикам данных и специалистам Data Quality для выбора оптимального метода валидации данных в зависимости от стека технологий и сложности бизнес-логики. Материал ориентирован на начинающий уровень подготовки: тем, кто еще не сталкивался системно с инструментами управления качеством данных.
Привет, Хабр! Меня зовут Мария, я Data-инженер в SimbirSoft, и предлагаю для начала немного познакомиться с каждым из вышеперечисленных инструментов.


















