2025 में डेटा वैलिडेशन का परिदृश्य

 (aeturrell.com)
5 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-03-13 | अभी कोई टिप्पणी नहीं है. | WhatsApp पर शेयर करें
  • मौजूदा समय (2025) के मुख्य डेटा वैलिडेशन टूल्स का परिचय और स्थिति के अनुसार सिफारिशें
  • डेटा वैलिडेशन (वैधता जांच) डेटा की गुणवत्ता को स्वचालित या अर्ध-स्वचालित तरीके से जांचने की प्रक्रिया है
    • डेटा टाइप की जांच, missing values की संख्या की जांच, असामान्य मानों का पता लगाना
  • DataFrame की rows के साथ-साथ API input values या form submission values को भी validate किया जा सकता है
  • उपयोगकर्ता ऐसे नियम सेट कर सकता है कि किसी खास column के मान किसी निश्चित range में होने चाहिए
  • वैलिडेशन फेल होने पर: error उत्पन्न किया जा सकता है, validation report बनाई जा सकती है, और फिर मैनुअल या ऑटोमैटिक प्रोसेसिंग की जा सकती है

डेटा वैलिडेशन क्यों महत्वपूर्ण है

  • सार्वजनिक संस्थानों का analytics कार्य broadly दो हिस्सों में बंटता है:
    • ad hoc analysis – एकबारगी analysis कार्य
    • नियमित statistics generation – नियमित रूप से नया डेटा इकट्ठा करना और प्रोसेस करना
  • analysis के नतीजों पर असर पड़ने से पहले डेटा त्रुटियों की जांच जरूरी है
  • डेटा वैलिडेशन त्रुटि के जोखिम को कम करने और सटीकता बढ़ाने में प्रभावी है

प्रमुख डेटा वैलिडेशन टूल्स

1. Great Expectations

  • production-grade स्तर का शक्तिशाली डेटा वैलिडेशन टूल

  • open source package उपलब्ध है, और paid cloud service भी मिलती है

  • उन्नत फीचर्स उपलब्ध:

    • validation failure होने पर Slack message भेजने जैसी automation संभव

  • सेटअप जटिल है और अक्सर data science कौशल की आवश्यकता होती है

  • उदाहरण कोड:

    import great_expectations as gx  
import pandas as pd  

context = gx.get_context()  
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/great-expectations/gx_tutorials/…;)  

data_source = context.data_sources.add_pandas("pandas")  
data_asset = data_source.add_dataframe_asset(name="pd dataframe asset")  
batch_definition = data_asset.add_batch_definition_whole_dataframe("batch definition")  
batch = batch_definition.get_batch(batch_parameters={"dataframe": df})  

# 값이 1~6 사이인지 검증  
expectation = gx.expectations.ExpectColumnValuesToBeBetween(column="passenger_count", min_value=1, max_value=6)  
validation_result = batch.validate(expectation)

    validation failure पर Slack alert सेट करने का उदाहरण:

    from gx.actions import SlackNotificationAction, UpdateDataDocsAction  

action_list = [  
    SlackNotificationAction(  
        name="send_slack_notification_on_failed_expectations",  
        slack_token="${validation_notification_slack_webhook}",  
        slack_channel="${validation_notification_slack_channel}",  
        notify_on="failure",  
        show_failed_expectations=True,  
    ),  
    UpdateDataDocsAction(name="update_all_data_docs"),  
]

2. Pointblank

  • 2024 में जारी किया गया नया Python डेटा वैलिडेशन टूल (RStudio → Posit द्वारा निर्मित)
  • Great Expectations से प्रभावित है और intuitive syntax देता है
  • Polars, Pandas, DuckDB जैसे कई डेटा source को support करता है
  • उदाहरण कोड: 
    import pointblank as pb  

validation = (  
    pb.Validate(data=pb.load_dataset(dataset="small_table"))  
    .col_vals_gt(columns="d", value=100)  
    .col_vals_le(columns="c", value=5)  
    .col_exists(columns=["date", "date_time"])  
    .interrogate()  
)
  • follow-up automation फीचर की कमी → आगे की प्रोसेसिंग मैनुअल रूप से करनी होगी

3. Pandera

  • Great Expectations जैसा API प्रदान करता है

  • statistical hypothesis testing फीचर को support करता है

  • Polars, Geopandas, Pyspark जैसे कई डेटा source को support करता है

  • उदाहरण कोड:

    import pandas as pd  
import pandera as pa  

df = pd.DataFrame({  
    "column1": [1, 4, 0, 10, 9],  
    "column2": [-1.3, -1.4, -2.9, -10.1, -20.4],  
    "column3": ["value_1", "value_2", "value_3", "value_2", "value_1"],  
})  

schema = pa.DataFrameSchema({  
    "column1": pa.Column(int, checks=pa.Check.le(10)),  
    "column2": pa.Column(float, checks=pa.Check.lt(-1.2)),  
    "column3": pa.Column(str, checks=[  
        pa.Check.str_startswith("value_"),  
        pa.Check(lambda s: s.str.split("_", expand=True).shape[1] == 2)  
    ]),  
})  

validated_df = schema(df)

  • statistical hypothesis testing का उदाहरण:

    from scipy import stats  

schema = pa.DataFrameSchema({  
    "height_in_feet": pa.Column(float, [  
        pa.Hypothesis.two_sample_ttest(  
            sample1="M",  
            sample2="F",  
            groupby="sex",  
            relationship="greater_than",  
            alpha=0.05,  
            equal_var=True  
        )  
    ]),  
    "sex": pa.Column(str)  
})  

schema.validate(df)

4. Pydantic

  • DataFrame नहीं, बल्कि dictionary-आधारित वैलिडेशन टूल
  • JSON और unstructured data के validation के लिए उपयुक्त
  • FastAPI जैसे API framework के साथ integrate किया जा सकता है
  • उदाहरण कोड: 
    from pydantic import BaseModel, PositiveInt  
from datetime import datetime  

class User(BaseModel):  
    id: int  
    name: str = 'John Doe'  
    signup_ts: datetime | None  
    tastes: dict[str, PositiveInt]  

external_data = {  
    'id': 123,  
    'signup_ts': '2019-06-01 12:22',  
    'tastes': {'wine': 9, 'cheese': 7, 'cabbage': '1'}  
}  

user = User(**external_data)

5. Cerberus

  • dictionary-आधारित वैलिडेशन टूल
  • सरल rule-based configuration
  • True/False मान लौटाता है → error throw नहीं करता
  • उदाहरण कोड: 
    from cerberus import Validator  

schema = {'name': {'type': 'string'}}  
v = Validator(schema)  
document = {'name': 'john doe'}  
v.validate(document)  
# True

6. jsonschema

  • JSON डेटा वैलिडेशन टूल
  • schema-आधारित definition
  • उदाहरण कोड: 
    from jsonschema import validate  

schema = {  
    "type": "object",  
    "properties": {  
        "price": {"type": "number"},  
        "name": {"type": "string"}  
    }  
}  

validate(instance={"name": "Eggs", "price": 34.99}, schema=schema)

सार्वजनिक क्षेत्र में कौन सा टूल इस्तेमाल करें

  • DataFrame या database validation:
    • production system में उपयोग → Great Expectations की सिफारिश
    • सरल validation → Pandera की सिफारिश
    • नया टूल आज़माना हो → Pointblank की सिफारिश
  • API या user input validation:
    • unstructured data → Pydantic की सिफारिश
  • सरल JSON validation:
    • jsonschema की सिफारिश
  • अगर बहुत सरल validation चाहिए:
    • Cerberus की सिफारिश

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