Great Expectations permite definir reglas explícitas sobre cómo deberían verse los datos (rangos válidos, formatos esperados, ausencia de valores nulos en ciertas columnas) y ejecutarlas automáticamente como parte de un pipeline de datos, generando además documentación legible sobre esas expectativas y sus resultados.
Por qué se volvió tan popular en la comunidad de ingeniería de datos
Ofreció un marco estandarizado y ampliamente adoptado para algo que antes muchos equipos implementaban de forma ad hoc y poco sistemática, facilitando incorporar pruebas de calidad de datos como una práctica habitual dentro del desarrollo de pipelines, similar a como las pruebas automatizadas se volvieron estándar en el desarrollo de software.