Natuurlijk, hier is een uitgebreide strategie voor gegevenskwaliteit en validatie in je Hadoop-omgeving: 1. Gegevenskwaliteitsstrategie a. Doelstellingen en KPI’s - Volledigheid: Percentage ontbrekende velden of records. - Nauwkeurigheid: Aantal fouten of inconsistenties vastgesteld. - Tijdigheid: Data wordt binnen afgesproken tijdsbestek verwerkt en beschikbaar gesteld. - Consistentie: Data consistent tussen verschillende bronnen en systemen. b. Data Governance - Definieer datastandaarden en metadata management. - Stel rollen en verantwoordelijkheden vast voor databeheer. - Implementeer databeleid voor kwaliteitsstandaarden. 2. Validatiestrategie a. Automatisering van Validaties - Ontwikkel geautomatiseerde validatiescripts (bijvoorbeeld in Spark, Python of Scala) die: - Compleetheid controleren (bijvoorbeeld verplichte velden niet leeg). - Nauwkeurigheid controleren (bijvoorbeeld validatie van datatypes, ranges, patronen). - Detectie van duplicaten en inconsistenties. - Validatie op businessregels (bijvoorbeeld transactiebedragen binnen verwachte limieten). b. Validatieproces - Bij het laden van data: - Stap 1: Pre-validatie (controle op bronkwaliteit). - Stap 2: Validatie in staging-gebied. - Stap 3: Validatie in de verwerking, met logging en rapportage. - Gebruik tools zoals Apache Griffin of Deequ voor geavanceerde data-kwaliteitscontroles. c. Monitoring en Rapportage - Implementeer dashboards (bijvoorbeeld met Grafana, Kibana) voor real-time monitoring. - Stel alerts in bij afwijkingen of kwaliteitsproblemen. - Regelmatige rapportages over datakwaliteit KPI’s. 3. Verbetering en Onderhoud - Feedbackloops: - Gebruik validatieresultaten om bronproblemen aan te pakken. - Data cleansing: - Automatiseer correctie- en verrijkingsprocessen. - Documentatie en Training: - Documenteer validatieprocedures. - Train data engineers en analisten in kwaliteitsstandaarden. 4. Integratie met bestaande processen - Automatiseer validatie- en kwaliteitscontroles zoveel mogelijk. - Integreer validatieroutines in ETL-/ELT-pijplijnen. - Zorg voor versiebeheer en logging van validatie-outputs. 5. Specifieke aandachtspunten voor jouw bronnen - Webserver logs: - Controleer op volledigheid (bijv. alle verwachte velden aanwezig). - Validatie van timestamps, IP-adressen, URL's. - Klanttransacties: - Controleer op datakwaliteit van transacties (bijv. geen negatieve bedragen, geldige klant-ID's). - Validatie van transactiedata tegen referentiegegevens. Door deze strategie te implementeren, zorg je voor een robuuste, schaalbare en continue verbeterende aanpak voor gegevenskwaliteit en validatie in jouw Hadoop-omgeving.

Zeker, ik help u graag bij het ontwerpen van een robuuste gegevenskwaliteits- en validatiestrategie voor uw Hadoop-omgeving. Gezien de schaal (5 TB/dag) en de kritieke aard van uw gegevensbronnen, is een geautomatiseerde en geïntegreerde aanpak essentieel. Hieronder presenteer ik een uitgebreide strategie, opgedeeld in logische componenten. --- ### **Uitgebreide Gegevenskwaliteits- en Validatiestrategie voor Hadoop** **Doelstelling:** Automatische, schaalbare bewaking en handhaving van gegevenskwaliteit (volledigheid en nauwkeurigheid) voor webserverlogs en klanttransacties, waardoor handmatige interventie wordt geminimaliseerd. --- ### **1. Architectuur & Componenten (High-Level)** Uw strategie rust op vier pijlers. De architectuur is gevisualiseerd in de onderstaande sequentiediagram, die de flow van data en validatieprocessen weergeeft. ```mermaid sequenceDiagram participant B as Bronnen participant H as Hadoop (Landing Zone) participant DQ as Gegevenskwaliteitsservice<br>(Apache Griffin/Great Expectations) participant M as Monitoring Dashboard<br>(Grafana) participant A as Actiesysteem<br>(Airflow/API) Note over B, A: Data Inname & Validatie Flow B->>H: Ruwe data (5 TB/dag)<br>webserverlogs & transacties loop Batch- of Micro-batch validatie H->>DQ: Verzoek tot validatie DQ->>DQ: Controle Volledigheid & Nauwkeurigheid DQ-->>M: Verzend metrieken & waarschuwingen DQ->>A: Valideer resultaat: GO/NO-GO end Note over A, H: Automatische Afhandeling alt Data is VALIDE (GO) A->>H: Data vrijgeven voor verwerking<br>(verplaatsen naar gecurate zone) else Data is INVALIDE (NO-GO) A->>A: Trigger automatisch incident<br>(ticket, e-mail, Slack) A->>H: Data quarantaine<br>(verplaatsen naar holding zone) end ``` **1. Gegevenskwaliteitsframework (DQ Framework):** De kern van uw automatische validatie. Aanbevolen tools: * **Apache Griffin:** Een native Hadoop-tool die perfect integreert met Spark en HDFS. Ideaal voor het definiëren van metrieken op datasetniveau. * **Great Expectations (GX):** Zeer krachtig voor het definiëren van "expectations" (verwachtingen) per kolom en dataset. Maakt gedetailleerde documentatie mogelijk. **2. Workflow Orchestration:** Coördineert de validatiejobs. **Apache Airflow** is de de facto standaard. Het plant DQ-jobs, verwerkt afhankelijkheden en triggert acties op basis van het resultaat (bijv. data vrijgeven of in quarantaine plaatsen). **3. Gegevensindeling & Storage:** Structureer uw data lake in zones voor duidelijke scheiding: * **Landing Zone:** Waar de ruwe, ongevalideerde data binnenkomt. * **Validated/Curated Zone:** Waar alleen goedgekeurde data wordt opgeslagen voor downstream consumptie. * **Quarantaine Zone:** Waar foutieve records worden geplaatst voor onderzoek en reparatie. **4. Monitoring & Alerting:** Gebruik **Grafana** of **Datadog** voor real-time dashboards met DQ-metrieken. Integreer met **Slack** of **PagerDuty** voor directe alerts bij kritieke kwaliteitsbreuken. --- ### **2. Implementatie van Specifieke Criteria** #### **A. Volledigheid (Completeness)** Gaat over of alle verwachte data aanwezig is zonder ontbrekende waarden. * **Voor Webserverlogs:** * **Metriek 1:** Aantal ontvangen logbestanden vs. verwachte aantal (bijv. van elke applicatieserver wordt elk uur 1 bestand verwacht). * **Metriek 2:** Percentage ontbrekende waarden in kritieke kolommen (e.g., `user_id`, `session_id`, `timestamp`, `request_url`). Stel een drempel in (e.g., < 0.1%). * **Validatie:** `COUNT(*)` per bron per tijdseenheid vs. historisch gemiddelde. `COUNT(column) / COUNT(*)` voor kolomvolledigheid. * **Voor Klanttransacties:** * **Metriek 1:** Totaal aantal transacties per dag vs. verwachting op basis van gemiddelde bedrijfsvolume. * **Metriek 2:** Controle op verplichte velden: `transaction_id`, `customer_id`, `amount`, `currency` mogen **nooit** null zijn (100% volledig). * **Validatie:** `COUNT(transaction_id) MUST EQUAL COUNT(*)` #### **B. Nauwkeurigheid (Accuracy)** Gaat over of de data correct is en overeenkomt met de werkelijkheid. * **Voor Webserverlogs:** * **Metriek 1:** **Tijdbereik:** `timestamp` moet binnen een geldig bereik vallen (niet in de toekomst, niet voor het launchdatum van de app). * **Metriek 2:** **Domeinwaarden:** Kolommen zoals `HTTP_status_code` moeten geldige waarden bevatten (200, 404, 500, etc.). * **Metriek 3:** **Data-indeling:** Controleer of `timestamp` het juiste formaat heeft (ISO 8601) en of URLs geldig zijn. * **Voor Klanttransacties:** * **Metriek 1:** **Bedragen:** `amount` moet een positief getal zijn. `currency` moet een geldige ISO-valuta code zijn (EUR, USD, etc.). * **Metriek 2:** **Referentiële integriteit (geavanceerde nauwkeurigheid):** `customer_id` moet bestaan in de masterklantendatabase. Dit vereist een join met een andere dataset. * **Metriek 3:** **Duplicaten:** `transaction_id` moet uniek zijn. Controle op duplicate transacties. --- ### **3. Automatisch Validatieproces (Vervanging van Handmatige Scripts)** Dit proces beschrijft de geautomatiseerde workflow, zoals weergegeven in het diagram. 1. **Data Ingestie:** Data wordt geland in de **Landing Zone**. 2. **Trigger Validatiejob:** Airflow start een Spark-job (met Apache Griffin of GX) onmiddellijk na het binnenkomen van een nieuwe batch data. 3. **Uitvoeren Validatieregels:** Het DQ-framework voert alle gedefinieerde checks voor volledigheid en nauwkeurigheid uit. 4. **Beslissing:** * **GO (Geslaagd):** Alle metrieken voldoen aan de drempelwaarden. Airflow verplaatst de data automatisch naar de **Validated Zone** voor verdere verwerking. * **NO-GO (Gefaald):** Een of meer kritieke checks falen. Airflow: * Verplaatst de batch naar de **Quarantaine Zone**. * Creëert automatisch een ticket (bijv. in Jira). * Stuurt een alert naar het Slack-kanaal van het data-team. * **Stopt de downstream ETL-workflow** om te voorkomen dat slechte data zich verspreidt. 5. **Rapportage:** Metrieken en resultaten worden vastgelegd in een database en gepresenteerd in een Grafana-dashboard voor historische trendanalyse. --- ### **4. Operationele Aanbevelingen en Best Practices** * **Start Kleinschalig:** Begin met de meest kritieke checks (e.g., `transaction_id` uniek en niet-null) en breid geleidelijk uit. * **Definieer Drempelwaarden (Thresholds):** Niet elke check hoeft 100% strikt te zijn. Voor sommige checks is een waarschuwing bij 95% nauwkeurigheid voldoende, terwijl andere (e.g., transactiebedragen) zero tolerance hebben. * **Versioneer uw Regels:** Behandel uw DQ-configuratie (Griffin JSON's of GX expectation-suites) als code. Gebruik Git voor versiebeheer. * **Richt een Data Quarantaine Proces in:** Zorg dat iemand verantwoordelijk is voor het onderzoeken en oplossen van data in de quarantainezone. * **Datalineage:** Documenteer waar de regels vandaan komen en welke downstream processen afhankelijk zijn van de data. Tools zoals **Apache Atlas** kunnen hierbij helpen. Met deze strategie transformeert u gegevenskwaliteit van een reactieve, handmatige last naar een proactieve, geautomatiseerde en betrouwbare pijler van uw data-platform.