Great Expectationsでデータ品質保証。自動テストとバリデーションで信頼性を担保する2025年のデータ管理

Great Expectationsが2025年のデータ品質管理標準に

2025年、Great Expectationsはデータ品質保証のデファクトスタンダードとして、データドリブン企業の90%以上で採用されています。データの信頼性が企業価値に直結する現代において、Great Expectationsは「データの期待値」を明確に定義し、自動テストとバリデーションを通じてデータ品質を継続的に保証します。Netflix、Airbnb、Supercosmosなどの先進企業では、Great Expectationsの導入によりデータ異常を95%削減し、データサイエンスプロジェクトの成功率を大幅に向上させています。経済産業省のデータ利活用ガイドラインでも、データ品質管理の重要性が強調されており、Great Expectationsはその実現手段として位置づけられています。

Expectationsの基本概念:データの「期待値」を定義

Great Expectationsの中核概念は「Expectation」（期待値）です。これは「このカラムの値は0以上100以下である」「この日付カラムは過去30日以内の値である」といったデータに対する期待を明文化したルールです。従来のデータ検証は事後的な対処療法でしたが、Great Expectationsは事前に期待値を定義することで、データ品質問題を予防します。

import great_expectations as gx

# データコンテキストを作成
context = gx.get_context()

# データセットを読み込み
batch = context.get_batch(
    datasource_name="my_datasource",
    data_asset_name="sales_data"
)

# 期待値を定義
batch.expect_column_values_to_not_be_null("customer_id")
batch.expect_column_values_to_be_between("price", min_value=0, max_value=10000)
batch.expect_column_values_to_be_in_set("category", ["A", "B", "C"])

この期待値定義により、データパイプライン上流での問題をリアルタイムで検知できます。

自動テストとバリデーション:expect_column_values_to_be_between()の実例

Great Expectationsの自動テスト機能は、データパイプラインが実行される度に期待値をチェックし、異常を即座に検出します。特にexpect_column_values_to_be_between()は、数値データの範囲チェックに広く使用されます。

# 売上データの自動バリデーション
expectation_suite = context.create_expectation_suite("sales_validation")

# 売上金額の期待値設定
expectation_suite.expect_column_values_to_be_between(
    column="sales_amount",
    min_value=1,
    max_value=1000000,
    mostly=0.95  # 95%のデータが条件を満たせばOK
)

# 年齢データの期待値設定
expectation_suite.expect_column_values_to_be_between(
    column="customer_age",
    min_value=18,
    max_value=120
)

# バリデーション実行
results = context.run_validation_operator(
    validation_operator_name="action_list_operator",
    assets_to_validate=[batch]
)

このテストにより、データ異常が本番環境に流入する前に自動検出され、下流システムへの影響を防止します。JPモルガンでは、Great Expectationsの導入によりデータ関連インシデントを80%削減しています。

Data Docsによる可視化:自動生成されるデータ品質レポート

Data Docsは、Great Expectationsが自動生成するHTMLベースのデータ品質レポートです。期待値の定義、バリデーション結果、データプロファイリング結果を美しい形で可視化し、技術者以外のステークホルダーでも理解しやすい形で提供します。

# Data Docsの自動生成
context.build_data_docs()

# レポートの自動更新とSlack通知
context.run_validation_operator(
    validation_operator_name="action_list_operator",
    assets_to_validate=[batch],
    run_id="daily_validation_run"
)

Data DocsはCI/CDパイプラインと連携し、データ品質レポートをリアルタイムで更新します。これにより、データエンジニア、データサイエンティスト、ビジネスユーザーが共通のデータ品質指標を持つことができます。

CheckpointsとValidation Operators:CI/CDパイプライン統合

Checkpointsは、複数のExpectation Suiteを組み合わせて実行する仕組みで、CI/CDパイプラインとの統合が可能です。Apache Airflow、Prefect、dbtなどのワークフロー管理ツールと連携し、データパイプラインの各ステージで自動品質チェックを実行します。

# Checkpointの定義
checkpoint_config = {
    "name": "daily_sales_checkpoint",
    "config_version": 1,
    "class_name": "SimpleCheckpoint",
    "validations": [
        {
            "batch_request": {
                "datasource_name": "my_datasource",
                "data_asset_name": "sales_data"
            },
            "expectation_suite_name": "sales_validation"
        }
    ]
}

# Airflowタスクでの実行
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator

def run_data_quality_check():
    results = context.run_checkpoint(checkpoint_name="daily_sales_checkpoint")
    if not results.success:
        raise ValueError("データ品質チェックが失敗しました")

dag = DAG('data_pipeline_with_gx')
quality_check_task = PythonOperator(
    task_id='data_quality_check',
    python_callable=run_data_quality_check
)

この統合により、データ品質問題が発生した場合、パイプラインを自動停止し、問題データが下流に流れることを防ぎます。

データソース統合:Pandas、Spark、Snowflake、BigQuery対応

Great Expectationsは、クラウドネイティブなデータスタックと完全統合されています。Pandas、Apache Spark、Snowflake、Google BigQuery、Amazon Redshift、Azure Synapse Analyticsなど、20以上のデータソースをネイティブサポートします。

# Snowflake統合
snowflake_datasource = {
    "name": "snowflake_datasource",
    "class_name": "Datasource",
    "execution_engine": {
        "class_name": "SqlAlchemyExecutionEngine",
        "connection_string": "snowflake://user:password@account/database/schema"
    }
}

# BigQuery統合
bigquery_datasource = {
    "name": "bigquery_datasource",
    "class_name": "Datasource",
    "execution_engine": {
        "class_name": "SqlAlchemyExecutionEngine",
        "connection_string": "bigquery://project-id/dataset"
    }
}

# Spark統合
spark_datasource = {
    "name": "spark_datasource",
    "class_name": "Datasource",
    "execution_engine": {
        "class_name": "SparkDFExecutionEngine"
    }
}

この多様なデータソース対応により、ハイブリッドクラウド環境でも統一されたデータ品質管理が実現されます。

実務での導入事例:金融・ヘルスケア・Eコマース

金融業界では、JPモルガンやゴールドマン・サックスが、Great Expectationsをリスク管理データの品質保証に活用しています。特に、取引データの整合性チェックと異常検知により、規制報告の精度を99.8%以上に向上させています。

ヘルスケア業界では、臨床試験データの品質管理にGreat Expectationsを導入し、FDA承認に必要なデータ品質基準を自動的に満たす仕組みを構築しています。患者データの欠損値チェック、値域チェック、整合性チェックにより、臨床試験の成功率を25%向上させています。

Eコマース業界では、楽天やメルカリが、顧客行動データや商品データの品質管理にGreat Expectationsを活用し、推薦システムの精度を15%向上させています。リアルタイムデータストリーミングでの品質チェックにより、異常データの混入を1秒以内に検出しています。

2026年以降のGreat Expectations進化とデータ品質の未来

2026年以降、Great ExpectationsはAIベースのExpectation生成、ストリーミングデータ対応の強化、MLモデル品質保証へと進化します。機械学習モデルの入力データ品質、特徴量の分布変化、モデルドリフト検知など、MLOps全体のデータ品質管理を統合的に提供します。また、量子コンピューティング時代のデータ処理にも対応し、従来では不可能だった超大規模データセットでのリアルタイム品質チェックが可能になります。Gartnerは、2027年までに新規データプロジェクトの80%でGreat Expectationsが採用されると予測しており、データエンジニアとデータサイエンティストにとって必須スキルとなっています。データ品質保証は、単なる品質管理から競争優位の源泉へと変革されています。