Ihre Daten sind genauso nützlich wie Ihre Fähigkeit, sie zu organisieren und zu analysieren. Aufgrund der zunehmenden Menge und Vielfalt von Daten ist es entscheidend, diese auf Genauigkeit und Konsistenz zu prüfen. Schlecht gehandhabte Daten kosten Unternehmen jedes Jahr Millionen von Dollar durch Produktivitätsverluste, zusätzliche Ausgaben und ungenutztes Potenzial, aber nur etwa 3 % der Daten erfüllen Qualitätskriterien. Hier kommt die Datenprofilerstellung, ein wirksames Werkzeug im Kampf gegen ungenaue Informationen. Es ist der Prozess, Ihre Daten im Auge zu behalten und zu korrigieren, damit Sie sie in der Geschäftswelt zu Ihrem Vorteil nutzen können. Dieser Artikel befasst sich mit Open-Source-Tools zur Datenprofilerstellung, dem Beispiel und Datenprofilerstellung im Vergleich zu Data Mining. Also, lesen Sie weiter!
Was ist Datenprofilerstellung?
Data Profiling ist das systematische Verfahren zum Untersuchen, Bewerten, Bewerten und Verdichten von Datensätzen, um ein Verständnis für die Qualität der Daten zu erlangen. Datenzuverlässigkeit, Vollständigkeit, Regelmäßigkeit, Aktualität und Verfügbarkeit sind nur einige Beispiele für die verschiedenen Faktoren, die die Datenqualität beeinflussen. Die Anwendung dieses Tools wird für Unternehmen immer wichtiger, da es ihnen ermöglicht, die Genauigkeit und Gültigkeit ihrer Daten zu überprüfen, potenzielle Risiken zu identifizieren und Einblicke in allgemeine Trends zu gewinnen. Die Implementierung von Datenbereinigungstechniken kann das Auftreten teurer Fehler, die häufig in Kundendatenbanken auftreten, wie fehlende, redundante und nicht konforme Werte, effektiv verringern. Dieses Tool kann Unternehmen auch wertvolle Erkenntnisse liefern, die wichtige Geschäftsentscheidungen beeinflussen können.
Beispiel für Datenprofilierung
Die Implementierung von Daten-Profiling kann auf eine Vielzahl von Beispielen angewendet werden, bei denen die Sicherstellung der Datenqualität von größter Bedeutung ist. Zu diesen Beispielen gehören also:
- Für ein Data-Warehouse- oder Business-Insight-Projekt kann es beispielsweise erforderlich sein, Informationen aus mehreren unterschiedlichen Datenbanken oder Systemen zusammenzustellen. Dieses Tool kann auch auf diese Projekte angewendet werden, um Probleme mit den Extraktions-, Transformations- und Ladeaufgaben (ETL) und anderen Dateneingabeprozessen zu erkennen, damit sie behoben werden können, bevor Sie fortfahren.
- Heutzutage wird DF häufig verwendet, um Metadaten zu untersuchen, um die Quelle eines Problems in einem großen Datensatz zu finden. Mithilfe der Daten- und Datenprofilfunktionen von Hadoop und SAS können Sie beispielsweise die Datenkategorien ermitteln, die für die Entwicklung neuartiger Geschäftsstrategien am nützlichsten sind.
- Der SAS-Injektor für Hadoop bietet eine grafische Benutzeroberfläche zum Profilieren von Hadoop-Datensätzen und zum Speichern der Ergebnisse. Während der Profilerstellung werden Metriken für den Metadatenwert, visuelle Darstellungen von Prozessen und andere Diagramme generiert, die alle verwendet werden können, um die Daten besser auszuwerten.
- Auswirkungen in der realen Welt sind mit DF-Tools möglich. Das Texas Parks and Wildlife Department verbesserte beispielsweise das Besuchererlebnis, indem es die DF-Funktionen des SAS-Informationsmanagements nutzte. Datenbereinigung, Normalisierung und Geokodierung wurden alle mit DF-Tools durchgeführt. Die so gewonnenen Daten verbesserten den Kundenservice und machten es den Texanern einfacher, die riesige Parklandschaft und die Wasserstraßen des Staates zu genießen.
Tools zur Datenprofilerstellung
Tools zur Datenprofilerstellung eliminieren oder reduzieren die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe erheblich, indem sie Datenqualitätsprobleme wie Redundanz, Genauigkeit, Konsistenz und Unvollständigkeit identifizieren und untersuchen. Diese Tools untersuchen Datenquellen und verbinden sie mit ihren Metadaten, sodass Fehler weiter untersucht werden können. Darüber hinaus versorgen sie Datenexperten mit numerischen Daten und Statistiken, oft in tabellarischer und grafischer Form, zur Datenqualität. Nachfolgend sind die verschiedenen Tools zur Datenprofilerstellung aufgeführt:
#1. Qualitätsdateninformatik
Dies ist auch eines der Tools zur Datenprofilerstellung, das sowohl mit lokalen als auch mit Remote-Servern verwendet werden kann. Automatische Datenanalysen und das Auffinden von Zusammenhängen und Problemen werden durch das Tool dank AI Insights ermöglicht. Data Quality unterstützt auch Transformationen zur Konsolidierung, Deduplizierung, Standardisierung und Validierung von Datensätzen.
#2. SAP Business Objects Data Services (BODS)
Dies ist eines der bekanntesten Tools zur Datenprofilerstellung auf dem Markt. Es ermöglicht Unternehmen, auf einfache Weise eingehende Analysen durchzuführen, um Diskrepanzen und andere Probleme mit ihren Daten zu erkennen. Redundanztests, Musterverteilung, systemübergreifende Datenabhängigkeitsanalyse usw. sind alles einfache Aufgaben, die mit diesem Tool durchgeführt werden können.
#3. Talend Open Studio
Sein Datenintegritätstool erleichtert dieses Tool, indem es die Funktionen eines Info-Profilers, Datenexplorers, Strukturmanagers und Datenmanagers kombiniert.
#4. Melissa-Datenprofilierung
Dieses Tool ermöglicht eine breite Palette von Vorgängen für Unternehmen, einschließlich Profilerstellung, Abgleich, Anreicherung, Überprüfung und mehr. Es ist benutzerfreundlich und effektiv für eine Vielzahl von Daten in einer Vielzahl von Formaten. Seine Profiling-Funktionen sind nützlich, um Daten zu überprüfen, bevor sie in das Data Warehouse eingespeist werden, wodurch sichergestellt wird, dass sie konsistent und von hoher Qualität sind.
Darüber hinaus kann es Vorgänge wie Datenermittlung und -extraktion, Überwachung der Datenqualität, Verbesserung der Datenverwaltung, Erstellung von Metadaten-Repositorys, standardisierte Daten usw. ausführen.
#5. DataFlux-Datenverwaltungsserver
Dieses Tool verfügt über skalierbare Funktionen und ist auch für die Konsolidierung von Unternehmensdaten, die Integration von Datensätzen und die Durchsetzung der Datenqualität ausgestattet.
Daten-Profiling-Open-Source-Tools
Die Open-Source-Tools zur Datenprofilerstellung sind wie folgt:
#1. Quadient DataCleaner
Quadient DataCleaner ist wie ein vertrauenswürdiger Detektiv, auf den Sie sich verlassen können, um Ihre gesamte Datenbank gründlich zu untersuchen und sicherzustellen, dass alle Informationen den Anforderungen entsprechen. Dies ist eines dieser Open-Source-Tools, die einfach zu bedienen sind und sich nahtlos in Ihren Workflow integrieren lassen. Dieses Tool ist für viele eine Anlaufstelle, wenn es darum geht, Datenlücken zu analysieren, Vollständigkeit sicherzustellen und Daten zu ordnen.
Quadient DataCleaner versetzt Benutzer in die Lage, ihre Datenqualität zu verbessern, indem es ihnen ermöglicht wird, regelmäßige Datenbereinigungen und -anreicherungen durchzuführen. Das Tool gewährleistet nicht nur erstklassige Qualität, sondern präsentiert die Ergebnisse auch in benutzerfreundlichen Berichten und Dashboards zur einfachen Visualisierung. Obwohl die Community-Version des Tools allen Benutzern kostenlos zur Verfügung steht, wird der Preis der Premium-Version mit innovativen Funktionen nach Bewertung Ihres Nutzungsszenarios und Ihrer kommerziellen Anforderungen bekannt gegeben.
#2. Hevo
Hevo ist die ultimative Lösung für diejenigen, die ihre Datenpipeline optimieren möchten, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen. Daher ist die Softwareanpassung mit der „No Code“-Technologie nicht länger auf Programmierexperten beschränkt. Jeder kann die Software über eine benutzerfreundliche digitale Oberfläche nach seinen Wünschen anpassen, ohne am zugrunde liegenden Code herumbasteln zu müssen.
Darüber hinaus ist Hevo wie ein Meisterdirigent, der Daten aus verschiedenen Quellen nahtlos miteinander verwebt, um eine harmonische Symphonie von Informationen zu schaffen. Und das Beste? Es ist vollständig verwaltet, sodass Sie sich zurücklehnen und die Show genießen können, ohne sich um die technischen Details kümmern zu müssen. Außerdem können Sie mit dieser App Ihre analysierten Daten mühelos in eine Vielzahl von Data Warehouses transportieren und so sicherstellen, dass Ihre gut organisierten Daten sicher gespeichert sind. Darüber hinaus bietet unsere Plattform Live-Chat-Unterstützung, sofortige Datenverfolgung und erstklassige interne Sicherheitsmaßnahmen.
In der Zwischenzeit bietet Hevo denjenigen, die ihr professionelles Spiel verbessern möchten, eine verlockende Gelegenheit, ihre Dienste vierzehn Tage lang kostenlos zu testen. Nach dieser kurzen Erkundungsphase können Benutzer aus einer Vielzahl von gestaffelten Preisoptionen auswählen, die ihren Anforderungen entsprechen.
#3. Talend Open Studio
Talend Open Studio ist ein beliebtes Tool für Datenintegration und Profilerstellung, das für seinen Open-Source-Ansatz weithin anerkannt ist. Dieses Tool führt mühelos ETL- und Datenintegrationsaufgaben durch, ob in Batches oder in Echtzeit.
Es besitzt die Fähigkeit, Daten zu bereinigen und zu organisieren, die Merkmale von Textfeldern zu untersuchen und Informationen jeglicher Herkunft nahtlos zusammenzuführen. Und das ist erst der Anfang! Dieses Tool bietet einen entscheidenden Vorteil, indem es die Integration von Längsschnittdaten ermöglicht. Dies ist ein Open-Source-Tool mit einer intuitiven Benutzeroberfläche, die eine Fülle von Grafiken und Tabellen zeigt. Diese visuellen Hilfsmittel stellen die Ergebnisse der Profilierung für jeden Datenpunkt elegant dar. Während Talend Open Studio allen Benutzern kostenlos zur Verfügung steht, bieten die Premium-Versionen dieses Tools eine Fülle zusätzlicher Funktionen und kosten monatlich zwischen 1000 und 1170 US-Dollar.
#4. Informatica Datenqualität und Profilerstellung
Sowohl Entwickler als auch Laien werden Informatica Data Quality and Profiling für die schnelle Profilerstellung von Daten und die Durchführung aussagekräftiger Analysen von unschätzbarem Wert finden. Datenanomalien, Verknüpfungen zwischen Datensätzen und doppelte Daten können mit Hilfe von Informatica aufgedeckt werden. Darüber hinaus können Sie die Richtigkeit von Adressen überprüfen, Datentabellen zur Verwendung als Referenz erstellen und vordefinierte Datenregeln verwenden. Die durch Informatica geschützte Plattform erleichtert auch die Teamzusammenarbeit bei Datenaufgaben.
#5. ÖffnenVerfeinern
OpenRefine ist ein kostenloses Open-Source-Tool, das von jedem heruntergeladen und verwendet werden kann. Dieses Programm ist darauf zugeschnitten, Unternehmen beim Umgang mit „unordentlichen Daten“ oder Datensätzen zu unterstützen, die Anomalien oder Leerstellen enthalten. OpenRefine hilft Experten bei der Erstellung von Datenprofilen, dem Abgleich, der Bereinigung und dem Laden. Es bietet auch mehrsprachige Kundenbetreuung in mehr als 15 Sprachen.
Datenprofilierung vs. Data Mining
Data Profiling und Data Mining werden häufig in den Bereichen maschinelles Lernen und statistische Analysen eingesetzt, ihre Bedeutung ist jedoch sehr unterschiedlich. Es ist nicht ungewöhnlich, dass Leute diese Namen austauschbar verwenden oder sie verwechseln. Trotz des Anscheins sind sie unterschiedliche Konzepte. Erstens gibt es Data Mining schon seit einiger Zeit, aber Data Profiling ist immer noch ein Nischengebiet. Um Ihnen jedoch zu helfen, haben wir die Unterschiede zwischen Data Profiling und Data Mining erklärt. Sie sind:
- Der Begriff „Daten-Profiling“ wird verwendet, um die Methode zu beschreiben, die Daten zu untersuchen und daraus Schlussfolgerungen und Statistiken zu ziehen. Aufgrund seiner Nützlichkeit bei der Bewertung der Datenqualität ist es ein unverzichtbares Werkzeug für jedes Unternehmen. Mittelwert, Median, Perzentil, Häufigkeit, Maximum, Minimum und andere Maße können alle bei der Datenprofilerstellung für Unternehmen verwendet werden. Data Mining ist jedoch die Praxis, neue Informationen und Muster in einer aktuellen Datenbank zu entdecken. Es ist die Methode, eine bereits vorhandene Datenbank zu analysieren und Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.
- Data Profiling generiert einen prägnanten Bericht von Datenattributen, während Data Mining bestrebt ist, wertvolle, aber unauffällige Erkenntnisse aus den Daten aufzudecken.
- Data Profiling erleichtert die Nutzung von Daten, während Data Mining die Anwendung von Daten beinhaltet.
- Zur Datenprofilerstellungssoftware gehören Microsoft Office, HP Info Analyzer, Melisa Data Profiler und viele andere. Orange, RapidMiner, SPSS, Rattle, Sisense, Weka usw. sind nur einige der Tools, die für Data Mining verwendet werden.
Was sind die Schritte der Datenprofilierung?
- Erfassen beschreibender Statistiken wie Minimum, Maximum, Tally und Gesamt.
- Erfassung von Datentypen, Umfang und Wiederholungsmustern.
- Zuordnen von Stichwörtern, Beschreibungen oder Kategorien zu Daten.
- Bewertung der Datenqualität und der Möglichkeit, Datenzusammenführungen durchzuführen.
- Entdeckung und Bewertung der Authentizität von Metadaten.
Was ist Datenprofilierung in ETL?
Data Profiling im Kontext von ETL bezeichnet eine umfassende Untersuchung der Quelldaten. Das System versucht, die Anordnung, den Umfang und die Substanz der Primärdaten und ihre Verbindungen zu anderen Daten zu verstehen. Dies geschieht innerhalb des Prozesses Extract, Transform, and Load (ETL) und erleichtert die Identifizierung geeigneter Daten für organisatorische Initiativen.
Warum ist Daten-Profiling wichtig?
Die Datenprofilerstellung ist ein nützliches Tool für die Datenexploration, -analyse und -verwaltung. Es gibt mehrere Gründe, warum es ein fester Bestandteil des Datenmanagements Ihres Unternehmens sein sollte. Auf der grundlegendsten Ebene stellt die Datenprofilerstellung sicher, dass die Daten in Ihren Tabellen ihren Beschreibungen entsprechen.
Was ist der Unterschied zwischen Datenqualität und Datenprofilierung?
Data Profiling bezeichnet die systematische Untersuchung der Zusammensetzung von Daten, einschließlich ihrer strukturellen, semantischen und numerischen Merkmale. „Datenqualität“ bezieht sich jedoch auf den systematischen Prozess der Überprüfung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten, um die betriebliche Effizienz und Effektivität zu verbessern.
Was sind die drei Arten der Datenprofilerstellung?
Dazu gehören:
- Strukturentdeckung
- Entdeckung von Inhalten
- Beziehungsentdeckung
Fazit
Der Prozess der Datenprofilerstellung ist ein wesentlicher und entscheidender Schritt bei jedem Datenmanagement- oder Analysevorhaben. Um ein nahtloses Projekterlebnis zu gewährleisten, ist es daher entscheidend, die Dinge mit einem Paukenschlag zu beginnen. Indem Sie mit einem klaren Verständnis des Projektzeitplans beginnen, können Sie genaue Schätzungen abgeben und realistische Erwartungen setzen. Darüber hinaus ermöglicht Ihnen der Zugriff auf erstklassige Daten von Anfang an, fundierte Entscheidungen zu treffen und auf Erfolgskurs zu bleiben.
Bibliographie
- simplilearn.com
- techstarget.com
- blog.hubspot.com
- in der Tat
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