Sus datos son tan útiles como su capacidad para organizarlos y analizarlos. Debido al creciente volumen y variedad de datos, es crucial examinar su precisión y consistencia. Los datos mal manejados cuestan a las empresas millones de dólares cada año en pérdida de productividad, gastos adicionales y potencial no realizado, pero solo alrededor del 3% de los datos cumplen con los criterios de calidad. Aquí viene la elaboración de perfiles de datos, una potente herramienta en la guerra contra la información inexacta. Es el proceso de vigilar y arreglar sus datos para que pueda usarlos para su beneficio en el mundo de los negocios. Este artículo profundiza en las herramientas de código abierto de generación de perfiles de datos, el ejemplo y la generación de perfiles de datos frente a la minería de datos. Entonces, ¡sigue leyendo!
¿Qué es el perfil de datos?
La elaboración de perfiles de datos es el procedimiento sistemático de escrutinio, evaluación, evaluación y condensación de conjuntos de datos para adquirir una comprensión de la calidad de los datos. La confiabilidad, integridad, regularidad, puntualidad y disponibilidad de los datos son solo algunos ejemplos de los diversos factores que afectan la calidad de los datos. La práctica de esta herramienta se está volviendo cada vez más crucial para las empresas, ya que les permite determinar la precisión y validez de sus datos, identificar riesgos potenciales y obtener información sobre las tendencias generales. La implementación de técnicas de limpieza de datos puede mitigar de manera efectiva la ocurrencia de errores costosos que se encuentran comúnmente en las bases de datos de los clientes, como valores faltantes, redundantes y no conformes. Esta herramienta también puede proporcionar a las empresas información valiosa que puede informar decisiones comerciales importantes.
Ejemplo de creación de perfiles de datos
La implementación de perfiles de datos se puede aplicar a una amplia gama de ejemplos en los que garantizar la calidad de los datos es de suma importancia. Así, estos ejemplos incluyen:
- Para un almacén de datos o un proyecto de conocimiento empresarial, por ejemplo, puede ser necesario recopilar información de varias bases de datos o sistemas diferentes. Esta herramienta también se puede aplicar a estos proyectos para ayudar a detectar problemas con las tareas de extracción, transformación y carga (ETL) y otros procesos de entrada de datos para que puedan solucionarse antes de continuar.
- Hoy en día, DF se usa a menudo para examinar metadatos y encontrar el origen de un problema en un gran conjunto de datos. Utilizando las capacidades de perfil de datos y datos de Hadoop y SAS, por ejemplo, puede localizar las categorías de datos más útiles para el desarrollo de nuevas estrategias comerciales.
- El inyector SAS para Hadoop proporciona una interfaz gráfica de usuario para crear perfiles de conjuntos de datos de Hadoop y almacenar los resultados. Las métricas para el valor de los metadatos, las representaciones visuales de los procesos y otros gráficos se generan durante la creación de perfiles, todo lo cual se puede utilizar para evaluar mejor los datos.
- El impacto en el mundo real es posible con las herramientas DF. El Departamento de Vida Silvestre y Parques de Texas, por su parte, mejoró la experiencia de los visitantes al utilizar las capacidades de DF de gestión de información de SAS. La limpieza de datos, la normalización y la geocodificación se lograron con el uso de herramientas DF. Los datos adquiridos de esta manera mejoraron el servicio al cliente y facilitaron que los tejanos disfrutaran de los enormes parques y vías fluviales del estado.
Herramientas de creación de perfiles de datos
Las herramientas de creación de perfiles de datos eliminan o reducen significativamente la necesidad de intervención humana al identificar y profundizar en los problemas de calidad de los datos, como la redundancia, la precisión, la consistencia y la incompletitud. Estas herramientas examinan las fuentes de datos y las conectan con sus metadatos para que los errores puedan investigarse más a fondo. Además, proporcionan a los profesionales de datos datos numéricos y estadísticas, a menudo en formatos tabulares y gráficos, sobre la calidad de los datos. A continuación se muestran las diversas herramientas de creación de perfiles de datos:
#1. Informática de datos de calidad
Esta es también una de las herramientas de creación de perfiles de datos que se puede utilizar con servidores locales y remotos. El análisis automático de datos y la búsqueda de relaciones y problemas son posibles gracias a la herramienta gracias a los conocimientos de la IA. Data Quality también admite transformaciones para consolidar, deduplicar, estandarizar y validar conjuntos de datos.
#2. Servicios de datos de SAP Business Objects (BODS)
Esta es una de las herramientas de perfilado de datos más conocidas del mercado. Permite a las empresas realizar fácilmente análisis en profundidad para detectar discrepancias y otros problemas con sus datos. Las pruebas de redundancia, la distribución de patrones, el análisis de dependencia de datos entre sistemas, etc., son tareas sencillas que se pueden realizar con esta herramienta.
#3. Estudio abierto Talend
Su herramienta de integridad de datos facilita esta herramienta al combinar las funciones de un perfilador de información, explorador de datos, administrador de estructura y administrador de datos.
#4. Perfil de datos de Melissa
Esta herramienta permite una amplia gama de operaciones para las empresas, incluida la creación de perfiles, la comparación, el enriquecimiento, la verificación y más. Es fácil de usar y efectivo para una amplia variedad de datos en una variedad de formatos. Sus funciones de creación de perfiles son útiles para verificar los datos antes de que se introduzcan en el almacén de datos, lo que garantiza que sean coherentes y de alta calidad.
Además, puede realizar operaciones como el descubrimiento y la extracción de datos, la vigilancia de la calidad de los datos, la mejora de la gestión de datos, la creación de repositorios de metadatos, la estandarización de datos, etc.
#5. Servidor de gestión de datos DataFlux
Esta herramienta tiene características escalables, también está equipada para manejar la consolidación de datos empresariales, la integración de conjuntos de datos y la aplicación de la calidad de los datos.
Herramientas de código abierto de creación de perfiles de datos
Las herramientas de código abierto de perfilado de datos son las siguientes:
#1. Limpiador de datos Quadient
Quadient DataCleaner es como un detective de confianza con el que puede contar para investigar a fondo toda su base de datos y asegurarse de que cada pieza de información esté a la par. Esta es una de esas herramientas de código abierto que son fáciles de usar y se integran a la perfección en su flujo de trabajo. Esta herramienta es una opción para muchos cuando se trata de analizar brechas de datos, garantizar la integridad y disputar datos.
Quadient DataCleaner permite a los usuarios elevar la calidad de sus datos al permitirles realizar una limpieza y enriquecimiento de datos regulares. La herramienta no solo garantiza una calidad de primer nivel, sino que también presenta los resultados en informes y paneles fáciles de usar para una fácil visualización. Aunque la versión comunitaria de la herramienta está disponible para todos los usuarios sin costo alguno, el precio de la versión premium con características de vanguardia se revelará después de evaluar su escenario de uso y los requisitos comerciales.
#2. Hevo
Hevo es la solución definitiva para aquellos que desean optimizar su flujo de datos sin tener que escribir una sola línea de código. Por lo tanto, con la tecnología “sin código”, la personalización del software ya no se limita a los expertos en programación. Cualquiera puede modificar el software a su gusto utilizando una interfaz digital fácil de usar, sin tener que jugar con el código subyacente.
Además, Hevo es como un director de orquesta maestro, que entrelaza a la perfección datos de varias fuentes para crear una sinfonía armoniosa de información. ¿Y la mejor parte? Está completamente administrado, por lo que puede sentarse y disfrutar del espectáculo sin preocuparse por los detalles técnicos. Además, con esta aplicación, puede transportar sin esfuerzo sus datos analizados a una gran cantidad de almacenes de datos, lo que garantiza que sus datos bien organizados se almacenen de forma segura. Además de eso, nuestra plataforma cuenta con asistencia de chat en vivo, seguimiento instantáneo de datos y medidas de seguridad internas de primer nivel.
Mientras tanto, para aquellos que buscan mejorar su juego profesional, Hevo ofrece una tentadora oportunidad de probar sus servicios de forma gratuita durante quince días. Después de este breve período de exploración, los usuarios pueden seleccionar entre una variedad de opciones de precios escalonados para satisfacer sus necesidades.
#3. Estudio abierto Talend
Talend Open Studio es una herramienta popular para la integración y creación de perfiles de datos, ampliamente reconocida por su enfoque de código abierto. Esta herramienta realiza sin esfuerzo tareas de incorporación de datos y ETL, ya sea por lotes o en tiempo real.
Posee el poder de purificar y organizar datos, escudriñar las características de los campos de texto y fusionar sin problemas información de cualquier origen. ¡Y eso es solo el comienzo! Esta herramienta ofrece una ventaja distintiva al permitir la integración de datos longitudinales. Esta es una herramienta de código abierto que cuenta con una interfaz intuitiva que muestra una gran cantidad de gráficos y tablas. Estas ayudas visuales muestran con elegancia los resultados del perfilado para cada punto de datos. Si bien Talend Open Studio está disponible para todos los usuarios sin costo alguno, las versiones premium de esta herramienta ofrecen una gran cantidad de funciones adicionales y tienen un precio de entre $ 1000 y $ 1170 mensuales.
#4. Perfiles y calidad de datos de Informatica
Tanto los desarrolladores como las personas sin conocimientos técnicos encontrarán que Informatica Data Quality and Profiling es invaluable para generar rápidamente perfiles de datos y realizar análisis significativos. Las anomalías de datos, los vínculos entre conjuntos de datos y los datos duplicados se pueden descubrir con la ayuda de Informatica. Además, puede verificar la precisión de las direcciones, crear tablas de datos para usar como referencias y usar reglas de datos predefinidas. La plataforma protegida por Informatica también facilita la colaboración en equipo en las tareas de datos.
#5. AbrirRefinar
OpenRefine es una herramienta gratuita y de código abierto que cualquiera puede descargar y utilizar. Este programa está diseñado para ayudar a las empresas a lidiar con "datos desordenados" o conjuntos de datos que contienen anomalías o espacios en blanco. OpenRefine ayuda a los expertos con la creación de perfiles, la reconciliación, la limpieza y la carga de datos. También ofrece atención al cliente multilingüe en más de 15 idiomas.
Perfilado de datos frente a minería de datos
La elaboración de perfiles de datos y la minería de datos se emplean con frecuencia en los campos del aprendizaje automático y el análisis estadístico, pero sus significados varían ampliamente. No es raro que las personas usen estos nombres indistintamente o los confundan. A pesar de las apariencias, son conceptos distintos. En primer lugar, la minería de datos ha existido por un tiempo, pero la creación de perfiles de datos sigue siendo un área de estudio de nicho. Sin embargo, para ayudarlo, hemos explicado las diferencias entre el perfilado de datos y la minería de datos. Ellos son:
- El término "perfil de datos" se utiliza para describir el método de examinar los datos y sacar conclusiones y estadísticas de ellos. Por su utilidad en la evaluación de la calidad de los datos, es una herramienta indispensable para cualquier negocio. La media, la mediana, el percentil, la frecuencia, el máximo, el mínimo y otras medidas se pueden usar en la creación de perfiles de datos para empresas. Sin embargo, la minería de datos es la práctica de descubrir nueva información y patrones dentro de una base de datos actual. Es el método de analizar una base de datos ya existente y convertir los datos sin procesar en información procesable.
- La creación de perfiles de datos genera un informe conciso de los atributos de los datos, mientras que la minería de datos se esfuerza por descubrir hallazgos valiosos pero discretos de los datos.
- La creación de perfiles de datos facilita la utilización de datos, mientras que la minería de datos implica la aplicación de datos.
- El software de creación de perfiles de datos incluye Microsoft Office, HP Info Analyzer, Melisa Data Profiler y muchos otros. Orange, RapidMiner, SPSS, Rattle, Sisense, Weka, etc., son solo algunas de las herramientas que se utilizan para la minería de datos.
¿Cuáles son los pasos del perfilado de datos?
- Recopilación de estadísticas descriptivas como mínimo, máximo, conteo y total.
- Recopilación de tipos de datos, extensión y patrones de recurrencia.
- Atribuir palabras clave, descripciones o categorías a los datos.
- Evaluar la calidad de los datos y la posibilidad de realizar fusiones en los datos.
- Descubrir y evaluar la autenticidad de los metadatos.
¿Qué es el perfilado de datos en ETL?
La elaboración de perfiles de datos en el contexto de ETL se refiere a un examen exhaustivo de los datos de origen. El sistema se esfuerza por comprender la disposición, el calibre y la sustancia de los datos primarios y sus asociaciones con otros datos. Esto ocurre dentro del proceso de extracción, transformación y carga (ETL) y facilita la identificación de datos adecuados para las iniciativas organizacionales.
¿Por qué es importante la creación de perfiles de datos?
La creación de perfiles de datos es una herramienta útil para la exploración, el análisis y la gestión de datos. Hay varias razones por las que debería ser una parte integral de la gestión de datos de su empresa. En el nivel más fundamental, la creación de perfiles de datos garantiza que los datos de sus tablas se correspondan con sus descripciones.
¿Cuál es la diferencia entre la calidad de los datos y la creación de perfiles de datos?
La elaboración de perfiles de datos se refiere al examen sistemático de la composición de los datos, incluidas sus características estructurales, semánticas y numéricas. Sin embargo, la "calidad de los datos" se refiere al proceso sistemático de verificar la precisión, integridad y consistencia de los datos para mejorar la eficiencia y eficacia operativa.
¿Cuáles son los tres tipos de perfiles de datos?
Incluyen:
- Descubrimiento de estructuras
- Descubrimiento de contenido
- Descubrimiento de relaciones
En conclusión
El proceso de creación de perfiles de datos es un paso esencial y fundamental en cada esfuerzo de gestión o análisis de datos. Por lo tanto, para garantizar una experiencia de proyecto fluida, es crucial comenzar con fuerza. Al comenzar con una comprensión clara del cronograma del proyecto, podrá proporcionar estimaciones precisas y establecer expectativas realistas. Además, tener acceso a datos de primer nivel desde el primer momento le permitirá tomar decisiones informadas y mantenerse encaminado hacia el éxito.
Referencias
- simplilearn.com
- techtarget.com
- blog.hubspot.com
- indeed.com
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