チュートリアル: SemPy と Great Expectations (GX) を使用してデータを検証する

[アーティクル]
11/22/2023

このチュートリアルでは、SemPy を Great Expectations (GX) と共に使用して、Power BI セマンティックモデルでデータ検証を実行する方法について説明します。

このチュートリアルでは、次の操作方法について説明します。

Great Expectations の Fabric データソース (セマンティックリンク上に構築) を使用して、Fabric ワークスペース内のデータセットに対する制約を検証します。
- GX データコンテキスト、データ資産、期待を構成します。
- GX チェックポイントを使用して検証結果を表示します。
セマンティックリンクを使用して生データを分析します。

前提条件

Microsoft Fabric サブスクリプションを取得します。または、無料の Microsoft Fabric 試用版にサインアップします。
Microsoft Fabric にサインインします。
ホームページの左側にある環境スイッチャーを使って、Synapse Data Science 環境に切り替えます。

左側のナビゲーションペインから [ワークスペース] を選択して、お使いのワークスペースを見つけて選択します。このワークスペースが現在のワークスペースになります。
Retail Analysis Sample PBIX.pbix ファイルをダウンロードします。
ワークスペースで、[アップロード] ボタンを使用して、Retail Analysis Sample PBIX.pbix ファイルをワークスペースにアップロードします。

ノートブックで作業を進める

great_expectations_tutorial.ipynb は、このチュートリアルに付属するノートブックです。

このチュートリアルに付随するノートブックを開くには、「データサイエンス用にシステムを準備する」チュートリアルの手順に従い、ノートブックをお使いのワークスペースにインポートします。

このページからコードをコピーして貼り付ける場合は、[新しいノートブックを作成する] ことができます。

コードの実行を開始する前に、必ずレイクハウスをノートブックにアタッチしてください。

ノートブックを設定する

このセクションでは、必要なモジュールとデータを含むノートブック環境を設定します。

ノートブック内の %pip インラインインストール機能を使用して、PyPI から SemPy と関連する Great Expectations ライブラリをインストールします。

# install libraries
%pip install semantic-link great-expectations great_expectations_experimental great_expectations_zipcode_expectations

# load %%dax cell magic
%load_ext sempy

後で必要になるモジュールの必要なインポートを実行します。

import great_expectations as gx
from great_expectations.expectations.expectation import ExpectationConfiguration
from great_expectations_zipcode_expectations.expectations import expect_column_values_to_be_valid_zip5

GX データコンテキストとデータソースを設定する

Great Expectations を開始するには、まず GX データコンテキストを設定する必要があります。コンテキストは GX 操作のエントリポイントとして機能し、関連するすべての構成を保持します。

context = gx.get_context()

これで、このコンテキストに Fabric データセットをデータソースとして追加して、データの操作を開始できるようになりました。このチュートリアルでは、標準的な Power BI サンプルセマンティックモデル Retail Analysis Sample .pbix ファイルを使用します。

ds = context.sources.add_fabric_powerbi("Retail Analysis Data Source", dataset="Retail Analysis Sample PBIX")

データ資産の指定

データ資産を定義して、操作するデータのサブセットを指定します。資産は、完全なテーブルと同じくらい単純にすることも、カスタム Data Analysis Expressions (DAX) クエリと同じくらい複雑にすることもできます。

ここでは、複数の資産を追加します。

Power BI テーブル
Power BI メジャー
カスタム DAX クエリ
動的管理ビュー (DMV) クエリ

Power BI テーブル

Power BI テーブルをデータ資産として追加します。

ds.add_powerbi_table_asset("Store Asset", table="Store")

Power BI メジャー

データセットに構成済みのメジャーが含まれている場合は、SemPy の evaluate_measure と同様の API に従って、メジャーを資産として追加します。

ds.add_powerbi_measure_asset(
    "Total Units Asset",
    measure="TotalUnits",
    groupby_columns=["Time[FiscalYear]", "Time[FiscalMonth]"]
)

DAX

独自のメジャーを定義する場合や、特定の行をより細かく制御したい場合は、カスタム DAX クエリを使用して DAX 資産を追加できます。ここでは、2 つの既存のメジャーを分割して、Total Units Ratio メジャーを定義します。

ds.add_powerbi_dax_asset(
    "Total Units YoY Asset",
    dax_string=
    """
    EVALUATE SUMMARIZECOLUMNS(
        'Time'[FiscalYear],
        'Time'[FiscalMonth],
        "Total Units Ratio", DIVIDE([Total Units This Year], [Total Units Last Year])
    )    
    """
)

DMV クエリ

場合によっては、データ検証プロセスの一部として、動的管理ビュー (DMV) 計算を使用すると便利な場合があります。たとえば、データセット内の参照整合性違反の数を追跡できます。詳細については、「Clean data = faster reports」を参照してください。

ds.add_powerbi_dax_asset(
    "Referential Integrity Violation",
    dax_string=
    """
    SELECT
        [Database_name],
        [Dimension_Name],
        [RIVIOLATION_COUNT]
    FROM $SYSTEM.DISCOVER_STORAGE_TABLES
    """
)

期待される回答

アセットに特定の制約を追加するには、まず、Expectation Suite を構成する必要があります。各スイートに個別の期待を追加した後、新しいスイートで最初に設定されたデータコンテキストを更新できます。利用可能な期待の完全な一覧については、GX 期待ギャラリーを参照してください。

まず、次の 2 つの期待を持つ "Retail Store Suite" を追加します。

有効な郵便番号
行数が 80 から 200 のテーブル

suite_store = context.add_expectation_suite("Retail Store Suite")

suite_store.add_expectation(ExpectationConfiguration("expect_column_values_to_be_valid_zip5", { "column": "PostalCode" }))
suite_store.add_expectation(ExpectationConfiguration("expect_table_row_count_to_be_between", { "min_value": 80, "max_value": 200 }))

context.add_or_update_expectation_suite(expectation_suite=suite_store)

`TotalUnits` メジャー

1 つの期待を持つ "Retail Measure Suite" を追加します。

列の値は 50,000 をより大きくする必要があります

suite_measure = context.add_expectation_suite("Retail Measure Suite")
suite_measure.add_expectation(ExpectationConfiguration(
    "expect_column_values_to_be_between", 
    {
        "column": "TotalUnits",
        "min_value": 50000
    }
))

context.add_or_update_expectation_suite(expectation_suite=suite_measure)

`Total Units Ratio` DAX

1 つの期待を持つ "Retail DAX Suite" を追加します。

Total Units Ratio の列の値は 0.8 から 1.5 にする必要があります

suite_dax = context.add_expectation_suite("Retail DAX Suite")
suite_dax.add_expectation(ExpectationConfiguration(
    "expect_column_values_to_be_between", 
    {
        "column": "[Total Units Ratio]",
        "min_value": 0.8,
        "max_value": 1.5
    }
))

context.add_or_update_expectation_suite(expectation_suite=suite_dax)

参照整合性違反 (DMV)

1 つの期待を持つ "Retail DMV Suite" を追加します。

RIVIOLATION_COUNTは 0 にする必要があります

suite_dmv = context.add_expectation_suite("Retail DMV Suite")
# There should be no RI violations
suite_dmv.add_expectation(ExpectationConfiguration(
    "expect_column_values_to_be_in_set", 
    {
        "column": "RIVIOLATION_COUNT",
        "value_set": [0]
    }
))
context.add_or_update_expectation_suite(expectation_suite=suite_dmv)

検証

データに対して指定された期待を実際に実行するには、最初にチェックポイントを作成し、コンテキストに追加します。チェックポイントの構成の詳細については、「データ検証ワークフロー」を参照してください。

checkpoint_config = {
    "name": f"Retail Analysis Checkpoint",
    "validations": [
        {
            "expectation_suite_name": "Retail Store Suite",
            "batch_request": {
                "datasource_name": "Retail Analysis Data Source",
                "data_asset_name": "Store Asset",
            },
        },
        {
            "expectation_suite_name": "Retail Measure Suite",
            "batch_request": {
                "datasource_name": "Retail Analysis Data Source",
                "data_asset_name": "Total Units Asset",
            },
        },
        {
            "expectation_suite_name": "Retail DAX Suite",
            "batch_request": {
                "datasource_name": "Retail Analysis Data Source",
                "data_asset_name": "Total Units YoY Asset",
            },
        },
        {
            "expectation_suite_name": "Retail DMV Suite",
            "batch_request": {
                "datasource_name": "Retail Analysis Data Source",
                "data_asset_name": "Referential Integrity Violation",
            },
        },
    ],
}
checkpoint = context.add_checkpoint(
    **checkpoint_config
)

次に、チェックポイントを実行し、単純な書式設定のために Pandas DataFrame として結果を抽出します。

result = checkpoint.run()

結果を処理して印刷します。

import pandas as pd

data = []

for run_result in result.run_results:
    for validation_result in result.run_results[run_result]["validation_result"]["results"]:
        row = {
            "Batch ID": run_result.batch_identifier,
            "type": validation_result.expectation_config.expectation_type,
            "success": validation_result.success
        }

        row.update(dict(validation_result.result))
        
        data.append(row)

result_df = pd.DataFrame.from_records(data)    

result_df[["Batch ID", "type", "success", "element_count", "unexpected_count", "partial_unexpected_list"]]

これらの結果から、カスタム DAX クエリで定義した "Total Units YoY Asset" を除き、すべての期待が検証に合格したことがわかります。

診断

セマンティックリンクを使用すると、ソースデータをフェッチして、どの正確な年が範囲外であるかを把握できます。セマンティックリンクは、DAX クエリを実行するためのインラインマジックを提供します。セマンティックリンクを使用して、GX データ資産に渡したのと同じクエリを実行し、結果の値を視覚化します。

%%dax "Retail Analysis Sample PBIX"

EVALUATE SUMMARIZECOLUMNS(
    'Time'[FiscalYear],
    'Time'[FiscalMonth],
    "Total Units Ratio", DIVIDE([Total Units This Year], [Total Units Last Year])
)

DAX クエリの概要作成の結果をテーブルに示します。

これらの結果を DataFrame に保存します。

df = _

結果をプロットします。

import matplotlib.pyplot as plt

df["Total Units % Change YoY"] = (df["[Total Units Ratio]"] - 1)

df.set_index(["Time[FiscalYear]", "Time[FiscalMonth]"]).plot.bar(y="Total Units % Change YoY")

plt.axhline(0)

plt.axhline(-0.2, color="red", linestyle="dotted")
plt.axhline( 0.5, color="red", linestyle="dotted")

None

プロットには、DAX クエリの概要作成の結果が表示されます。

プロットから、4 月と 7 月が少し範囲外だったことがわかります。その後、さらに調査の手順を実行できます。

GX 構成の格納

データセット内のデータが時間の経過と同時に変化するにつれて、先ほど実行した GX 検証を再実行することが必要になる場合があります。現在、データコンテキスト (接続されたデータ資産、期待スイート、チェックポイントを含む) は一時的に存続しますが、将来使用するためにファイルコンテキストに変換できます。または、ファイルコンテキストをインスタンス化することもできます (「データコンテキストのインスタンス化」を参照)。

context = context.convert_to_file_context()

コンテキストを保存したので、gx ディレクトリをレイクハウスにコピーします。

重要

このセルは、ノートブックにレイクハウスを追加したことを前提としています。 レイクハウスがアタッチされていない場合、エラーは表示されませんが、後でコンテキストを取得することもできなくなります。ここでレイクハウスを追加すると、カーネルが再起動するため、この時点に戻るにはノートブック全体を再実行する必要があります。

# copy GX directory to attached lakehouse
!cp -r gx/ /lakehouse/default/Files/gx

このチュートリアルのすべての構成を使用するために、context = gx.get_context(project_root_dir="<your path here>") を使用して将来のコンテキストを作成できるようになりました。

たとえば、新しいノートブックで、同じレイクハウスをアタッチし、context = gx.get_context(project_root_dir="/lakehouse/default/Files/gx") を使用してコンテキストを取得します。

セマンティックリンクや SemPy については、他のチュートリアルを確認してください。

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チュートリアル: SemPy と Great Expectations (GX) を使用してデータを検証する

前提条件

ノートブックで作業を進める

ノートブックを設定する

GX データコンテキストとデータソースを設定する

データ資産の指定

Power BI テーブル

Power BI メジャー

DAX

DMV クエリ

期待される回答

`TotalUnits` メジャー

`Total Units Ratio` DAX

参照整合性違反 (DMV)

検証

診断

GX 構成の格納

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チュートリアル: SemPy と Great Expectations (GX) を使用してデータを検証する

前提条件

ノートブックで作業を進める

ノートブックを設定する

GX データ コンテキストとデータ ソースを設定する

データ資産の指定

Power BI テーブル

Power BI メジャー

DAX

DMV クエリ

期待される回答

TotalUnits メジャー

Total Units Ratio DAX

参照整合性違反 (DMV)

検証

診断

GX 構成の格納

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GX データコンテキストとデータソースを設定する

`TotalUnits` メジャー

`Total Units Ratio` DAX