728x90 데이터 스키마1 [PYTHON] 완벽한 ETL 파이프라인 구축을 위한 Great Expectations 데이터 스키마 검증 방법 3가지 및 해결책 현대의 데이터 주도 기업에서 데이터 파이프라인(ETL)의 안정성은 비즈니스 의사결정의 핵심입니다. 하지만 Upstream 소스의 갑작스러운 변경이나 예기치 않은 데이터 품질 저하는 다운스트림의 분석 모델과 대시보드를 무너뜨리는 주범입니다. 본 포스팅에서는 단순히 데이터를 옮기는 것을 넘어, **Python** 기반 ETL 과정에서 데이터의 신뢰성을 보장하는 **Great Expectations (GE)** 라이브러리의 독창적인 활용 방법과 실무적인 해결책을 깊이 있게 다룹니다.1. 데이터 무결성을 위한 사전 방어 전략: 스키마 검증의 중요성많은 데이터 엔지니어들이 ETL 스크립트를 작성할 때 로직 자체에 집중하지만, 정작 유입되는 데이터의 '형태(Schema)'가 올바른지 검증하는 것에는 소홀한 경우가 .. 2026. 4. 23. 이전 1 다음 728x90
