🏗️Exemple concret
Pipeline de facturation : Great Expectations vérifie avant chaque chargement que montant > 0 (99.8% des lignes), client_id n'est pas null (100%), date_facture <= today (100%), montant_total = SUM(lignes). Si un test échoue, le pipeline est bloqué et une alerte est envoyée. Avant GE : erreurs découvertes par les métiers 2 jours plus tard. Après : en 5 minutes.
∑ Concept clé
Expectation suite = ensemble de règles. Validation = exécution des règles sur un batch de données. Data Docs = documentation HTML auto-générée du résultat. Checkpoint = orchestration automatique des validations.
🎯Quand l'utiliser ?
✓Validation de données avant chargement dans un DW
✓Monitoring de la qualité des données en production
✓Documentation des règles de qualité comme code
✅ Avantages
+« Tests as Code » : versionnable et intégrable en CI/CD
+Documentation auto-générée des règles (Data Docs)
+Intégration Airflow, dbt, Spark
⚠️ Limites
−Courbe d'apprentissage (configuration YAML/Python)
−Overhead de calcul sur très grands datasets (GE lit les données)
−Version 1.x vs 2.x avec des changements API importants
🛠️ Outils principaux
Great Expectations (Python)
Soda (alternative SaaS)
dbt tests (intégré)
Monte Carlo (observabilité data)
Data QualityTestsGouvernancePythonPipelines