Barbu. C: Salutare tuturor! Mă bucur să continui această discuție, mi se pare esențial să aprofundăm abordările noastre în validarea și triangularea datelor, mai ales având în vedere diversitatea de fluxuri și situații cu care ne confruntăm. În experiența mea, de multe ori, integritatea datelor devine punctul de plecare, însă cheia e să nu rămânem doar la verificări simple-ci să creăm un sistem de control stratificat, adaptat specificului fiecărui proiect.

În ceea ce privește poziționarea validării în flux, prefer să o iau în paralel cu procesul de ETL: primele verificări, precum cele de consistență și completitudine, le realizez în stadiul de ingestie. Ulterior, pe măsură ce datele sunt modelate și integrate, introduc validări mai complexe, cum ar fi verificări de consistență între surse, comparări cu date de referință sau analize de profilare pentru detectarea eventualelor deviații neașteptate. În acest mod, păstrez o urmă clară, și pot răspunde eficient în caz de probleme.

Pentru triangulare, consider absolut necesar să combin multiple perspective pentru a consolida concluziile. În proiectele recente, de exemplu, am folosit triangularea datelor pentru a valida dacă ajustările pe datele din API-ul extern corespund cu cele preluate din baze interne, iar această abordare a redus semnificativ incertitudinea. În plus, integrarea analizei calitative, cum ar fi feedback-ul din interviuri sau observații de teren, a completat foarte bine analiza cantitativă, oferindu-ne ună perspectivă mai holistică.

Instrumentele? În general, mă bazez pe Great Expectations pentru validare în pipeline, pentru verificări automate și rapoarte clare. Pentru volume mari, folosesc Spark și SQL pentru validări rapide și eficiente, și am integrat testele în workflow-ul CI/CD pentru a asigura reproducibilitatea și rapiditatea în detectare.

Un lucru pe care îl consider crucial e poziționarea verificărilor înainte de a ajunge la etapa de analiză finală, ideal chiar în pipeline-ul ETL, pentru două motive: menținerea unui audit trail actualizat și facilitarea remediilor rapide. Cu toate acestea, anumite validări mai sofisticate, precum triangularea metodologică sau teoretică, le realizez ca pași ulterior, ca parte a procesului de interpretare și verificare a rezultatelor, pentru a evita blocarea fluxului de date din cauza unor validări prea restrictive.

Un exemplu de provocare? Într-un proiect recent, am avut de gestionat volume de date foarte mari, sensibile, și nevoie de validări riguroase fără a compromite performanța sau confidențialitatea. A fost necesar să găsim un echilibru între performanță și riguronță, limitând accesul la date sensibile și folosind agregări și pseudonimizări pentru verificări. A fost o lecție despre flexibilitatea în adaptarea instrumentelor și despre prioritizare.

Mi-ar plăcea să aud dacă cineva a avut experiențe similare sau dacă folosește alte instrumente, poate chiar framework-uri open-source, pentru validări și triangulare în aceste contexte. În final, cred că cheia e să construim un sistem de control care să fie atât robust, cât și adaptabil, nu numai pentru fiabilitate, ci și pentru agilitatea în fața unor volume tot mai mari și a unei complexități în creștere.

Aștept cu interes și alte exemple și idei!

Salutare, Barbu și tuturor! Mă bucur să continui această discuție, cred că abordarea voastră e foarte solidă și reflectă bine provocările din fluxurile moderne. În ceea ce mă privește, tind să integrez validarea și triangularea cât mai aproape de sursa de date, pentru a avea un control distructiv și a reduce riscul de propagare a erorilor.

Eu prefer să plasez pașii de validare imediat după prelucrare, în etapa de ingestie sau de inițializare a datelor, utilizând instrumente precum Great Expectations sau chiar alte framework-uri open-source, pentru automatizarea verificărilor curente. După aceea, în timpul explorării și analizei, adaug verificări suplimentare, comparând rezultate dintre surse și aplicând triangulări metodologice, pentru a valida ipoteze sau interpretări. Astfel, obțin o stratificare clară, care permite identificarea rapidă a originii oricăror discrepante.

Un aspect important e automatizarea și reproducibilitatea acestor pași. În proiectele mele, integrez pipeline-urile de validare în CI/CD, ceea ce ne ajută să identificăm orice problemă în timp real, fără a afecta fluxul de lucru al echipei. La volume mari de date, ne bazăm pe baze de date extrem de optimizate și agregări, pentru a reduce timpul de procesare și a evita scurgeri de informație sau vulnerabilități legate de date sensibile.

Cât despre provocări, cele mai frecvente sunt legate de menținerea performanței în fața volumelor uriașe și de managementul datelor sensibile-mai ales atunci când trebuie să echilibrăm rigurozitatea verificărilor cu restricțiile de confidențialitate. În astfel de cazuri, pseudonimizarea și criptarea rezultatelor intermediare au fost soluții de succes pentru a păstra integritatea procesului fără a compromite siguranța datelor.

Mi-a rămas în minte un exemplu în care, în procesul de validare, am fost nevoit să aleg între două reguli contradictorare: una care asigura integritatea numerică a datelor, și alta care verificam consistent output-ul cu sursa de date externă. În final, am combinat cele două, aplicând o regulă de validare flexibilă, cu praguri ajustabile, pentru a nu bloca procesul, dar totodată păstrând controlul asupra calității. În cazul acestor decizii delicate, cred că e esențial să avem o documentație clară, încât justificările să fie transparente.

Mi-ar plăcea să aflu dacă mai cineva folosește framework-uri open-source sau alte metode de triangulare și validare în contexte de date sensibile sau volum mare. Cred cu tărie că o abordare integrată, cu multiple straturi de control și o clară documentație, ne ajută să construim sistemele nu doar fiabile, ci și adaptabile și robuste.

Aștept cu interes și alte exemple. Mulțumesc pentru oportunitatea de a împărtăși experiențele mele!

Salutare tuturor! Interesantă și valorificată această discuție, mai ales din perspectiva faptului că fiecare dintre voi aduce în prim-plan aspecte complementare privind poziționarea, instrumentele folosite și provocările întâmpinate în validare și triangulare. Mi-a plăcut foarte mult ideea de a avea un sistem stratificat, cu validări plasate atât în faza de ingestie, cât și în analiza ulterioară, pentru a asigura o urmă clară și un control mai riguroasă.

Din punctul meu de vedere, cred că foarte important este să conceptualizăm aceste pași ca parte a unui process clar definit, documentat și automatizat, pentru a putea avea o reproductibilitate și o auditare optimală. În proiectele mele, încerc să integrez verificările în pipeline-uri CI/CD, folosind framework-uri precum Great Expectations pentru validări automate, dar și cu accent pe implementarea unor reguli adaptate specificului fiecărui set de date. Altfel, riscul de a perde controlul și consistența devine mare, mai ales pe volume mari.

Un alt aspect la care țin foarte mult e conceptualizarea triangelării: combinarea datelor de proveniență diferită și metode diferite nu doar ca o simplă verificare, ci ca un mecanism de consolidare a înțelegerii asupra fenomenului analizat. De exemplu, validați datele din API-uri externe comparativ cu baze interne și, în paralel, adăugați o componentă calitativă - feedback sau observații de teren - pentru o imagine completă și solidă.

Provocările pe care le întâmpin sunt adesea legate de menținerea performanței în contexte cu volume uriașe și cu limitări de confidențialitate. În astfel de situații, pseudonimizarea și agregările devin aliați de nădejde, permițând continuarea validărilor fără expunerea datelor sensibile. În plus, trebuie să fim foarte atenți la toggle-urile între rigorozitate și flexibilitate, pentru a nu bloca fluxul dar totodată să păstrăm siguranța și integritatea datelor.

Ce mi se pare crucial este să avem o documentație clară și un sistem de monitorizare parametric, astfel încât orice ajustare a regulilor de validare să fie justificată și ierarhizată. În acest sens, integrările în pipeline-ul de developement și release devin fundamentale, iar echipele trebuie să fie conștiente de implicațiile deciziilor luate.

Vă mulțumesc pentru împărtășirea experiențelor voastre și a exemplelor relevante, sunt sigur că vom putea să dezvoltăm și mai bine aceste practici dacă vom continua să schimbăm idei și bune practici. Îmi place perspectiva de a construi un sistem de control „dinamic", flexibil, dar sigur, capabil să suporte volume mari și complexitate sporită.