Интеграция проверок качества данных в OpenMetadata: опыт Magnit Tech

Как сообщает Habr, команда ML-платформы Magnit Tech внедрил интеграцию результатов проверок качества данных в OpenMetadata в рамках проекта F&R. По словам главного разработчика Микаэла Новикова, это решение позволило сделать метрики достоверности информации доступными для всех пользователей.

Качество информации выступает основой для построения любых аналитических выводов и моделей машинного обучения в современных компаниях. Без регулярной и прозрачной валидации таблиц на полноту и корректность велик риск принимать решения на основе ошибочных данных. Проект F&R внутри Magnit Tech столкнулся с необходимостью не просто проводить технические проверки, но и сделать их результаты наглядными для всех заинтересованных участников рабочих процессов.

Организация мониторинга данных в проекте F&R

Специалисты ML-платформы под руководством главного разработчика Микаэла Новикова обратили внимание на проблему разрозненности проверок качества. Ранее технические скрипты отрабатывали локально, а итоговая картина состояния датасетов оставалась неочевидной для широкого круга пользователей. В качестве единого инструмента для каталогизации и отображения статусов была выбрана платформа OpenMetadata, объединяющая информацию о корпоративных активах в едином интерфейсе.

Предыстория и задачи каталогизации

Развитие масштабных инфраструктур неизбежно приводит к росту объемов обрабатываемой информации и усложнению пайплайнов. В условиях масштабных хранилищ ручной контроль состояния таблиц становится неэффективным, требуя автоматизации процессов DataOps. Команда F&R решила перевести разрозненные проверки в единое информационное поле, чтобы устранить слепые зоны при работе с витринами данных.

Как результаты тестов попадают в OpenMetadata?

Техническая реализация потребовала настройки взаимодействия между инструментами валидации и API платформы OpenMetadata. Информация о прохождении проверок, наличии аномалий или пропущенных значений транслируется в систему каталогизации. Благодаря этому пользователь при открытии карточки конкретной таблицы видит актуальный статус ее качества и историю выполнения тестов.

Трудности внедрения open source-решений

Любое внедрение открытого программного обеспечения сопряжено с необходимостью адаптации под внутренние контуры корпоративной инфраструктуры. Команда столкнулась с рядом технических сложностей и особенностей настройки коннекторов, о чем упоминает Микаэл Новиков. Потребовалось дорабатывать скрипты и схемы данных, чтобы обеспечить стабильный сбор метрик в условиях высоких нагрузок.

Кого затронули изменения

Новый подход к мониторингу качества затронул инженеров данных, разработчиков и аналитиков, работающих с проектом F&R. Инженеры получили централизованный инструмент для отслеживания сбоев в пайплайнах, а аналитики — прозрачный индикатор доверия к используемым датасетам. Это позволяет быстрее находить причины некорректных отчетов.

Планы по развитию системы

Команда ML-платформы планирует продолжать работу над улучшением процессов мониторинга и масштабировать полученный опыт на другие внутренние проекты. В перспективе планируется расширить перечень собираемых метрик и усовершенствовать механизмы уведомлений о критических изменениях показателей качества.

Итог

Опыт команды F&R демонстрирует практический подход к решению задач валидации и каталогизации информации в крупных компаниях. Интеграция проверок качества в OpenMetadata формирует надежную основу для дальнейшего развития аналитических и ML-решений.