技术债务是软件开发中一个众所周知的概念。当不清楚或被遗忘的假设隐藏在一个复杂的、相互关联的代码库中时，就会发生这种情况，从而导致软件质量低下。同样的事情也适用于数据管道，它被称为管道债务，是时候做点什么了。
这就是https://medium.com/@expectgreatdata/down-with-pipeline-debt-introducting-great-expectations-862ddc46782a“target=”\u blank“rel=”noopener noreferrer nofollow“data component=”externalLink“>促使Abe Gong和James Campbell在2018年开始了《远大前程》。《远大前程》是一个开源框架，旨在使测试数据管道变得更容易，从而提高数据质量https://www.superconductive.com/“target=”\u blank“rel=”noopener noreferrer nofollow“data component=”externalLink“>超导，这是一股巨大期望背后的力量，该公司宣布，已获得由指数风险投资公司牵头的2100万美元的A轮融资，CRV和根风险投资公司参与其中 解决技术债务的方法并不神秘：自动化测试。测试通过系统性地暴露错误来建立自我意识。几乎所有现代软件团队都严重依赖自动化测试来管理复杂性——除了构建数据管道的团队 那是龚和坎贝尔的出发点。从那里开始，他们着手开发https://github.com/great-expectations/great_expectations“target=”\u blank“rel=”noopener noreferrer nofollow“data component=”externalLink“>远大期望开源框架，基于期望的核心概念。
这都是关于数据的：Explorium的赌注在7500万美元的C系列融资中得到了回报
