Vos données sont tout aussi utiles que votre capacité à les organiser et à les analyser. En raison du volume et de la variété croissants des données, il est crucial de les examiner pour en vérifier l'exactitude et la cohérence. Des données mal gérées coûtent aux entreprises des millions de dollars chaque année en perte de productivité, en dépenses supplémentaires et en potentiel non réalisé, mais seulement 3 % environ des données répondent aux critères de qualité. Voici le profilage des données, un outil puissant dans la guerre contre les informations inexactes. C'est le processus de garder un œil sur et de réparer vos données afin que vous puissiez les utiliser à votre avantage dans le monde des affaires. Cet article se penche sur les outils open source de profilage de données, l'exemple et le profilage de données par rapport à l'exploration de données. Alors, continuez à lire !
Qu'est-ce que le profilage des données?
Le profilage des données est la procédure systématique d'examen, d'évaluation, d'évaluation et de condensation des ensembles de données pour acquérir une compréhension de la qualité des données. La fiabilité, l'exhaustivité, la régularité, l'actualité et la disponibilité des données ne sont que quelques exemples des divers facteurs qui influent sur la qualité des données. La pratique de cet outil devient de plus en plus cruciale pour les entreprises, car elle leur permet de vérifier l'exactitude et la validité de leurs données, d'identifier les risques potentiels et d'avoir un aperçu des tendances générales. La mise en œuvre de techniques de nettoyage des données peut atténuer efficacement l'occurrence d'erreurs coûteuses couramment rencontrées dans les bases de données clients, telles que les valeurs manquantes, redondantes et non conformes. Cet outil peut également fournir aux entreprises des informations précieuses qui peuvent éclairer des décisions commerciales importantes.
Exemple de profilage de données
La mise en œuvre du profilage des données peut être appliquée à un large éventail d'exemples où la garantie de la qualité des données est de la plus haute importance. Ainsi, ces exemples incluent :
- Pour un entrepôt de données ou un projet d'analyse commerciale, par exemple, il peut être nécessaire de compiler des informations provenant de plusieurs bases de données ou systèmes différents. Cet outil peut également être appliqué à ces projets pour aider à repérer les problèmes avec les tâches d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) et d'autres processus de saisie de données afin qu'ils puissent être résolus avant d'aller plus loin.
- Aujourd'hui, DF est souvent utilisé pour examiner les métadonnées afin de trouver la source d'un problème dans un grand ensemble de données. En utilisant les capacités de données et de profil de données de Hadoop et SAS, par exemple, vous pouvez localiser les catégories de données les plus utiles au développement de nouvelles stratégies commerciales.
- L'injecteur SAS pour Hadoop fournit une interface utilisateur graphique pour le profilage des ensembles de données Hadoop et le stockage des résultats. Des métriques pour la valeur des métadonnées, des représentations visuelles des processus et d'autres graphiques sont générés lors du profilage, qui peuvent tous être utilisés pour mieux évaluer les données.
- L'impact dans le monde réel est possible avec les outils DF. Le département des parcs et de la faune du Texas, pour sa part, a amélioré l'expérience des visiteurs en utilisant les capacités DF de la gestion de l'information SAS. Le nettoyage, la normalisation et le géocodage des données ont tous été réalisés à l'aide d'outils DF. Les données acquises de cette manière ont amélioré le service client et ont permis aux Texans de profiter plus facilement des immenses parcs et voies navigables de l'État.
Outils de profilage des données
Les outils de profilage des données éliminent ou réduisent considérablement le besoin d'intervention humaine en identifiant et en approfondissant les problèmes de qualité des données tels que la redondance, l'exactitude, la cohérence et l'incomplétude. Ces outils examinent les sources de données et les connectent à leurs métadonnées afin que les erreurs puissent être étudiées plus en détail. De plus, ils fournissent aux professionnels des données des données numériques et des statistiques, souvent sous forme de tableaux et de graphiques, sur la qualité des données. Voici les différents outils de profilage des données :
#1. Informatique de données de qualité
C'est également l'un des outils de profilage de données qui peut être utilisé avec des serveurs locaux et distants. L'analyse automatique des données et la recherche de relations et de problèmes sont rendues possibles par l'outil grâce aux informations de l'IA. La qualité des données prend également en charge les transformations pour la consolidation, la déduplication, la normalisation et la validation des ensembles de données.
#2. Services de données SAP Business Objects (BODS)
C'est l'un des outils de profilage de données les plus connus sur le marché. Il permet aux entreprises de mener facilement des analyses approfondies pour repérer les écarts et autres problèmes avec leurs données. Les tests de redondance, la distribution de modèles, l'analyse de la dépendance des données entre systèmes, etc., sont toutes des tâches simples qui peuvent être accomplies à l'aide de cet outil.
#3. Studio ouvert de Talend
Son outil d'intégrité des données facilite cet outil en combinant les fonctions d'un profileur d'informations, d'un explorateur de données, d'un gestionnaire de structure et d'un gestionnaire de données.
#4. Profilage des données Melissa
Cet outil permet un large éventail d'opérations pour les entreprises, notamment le profilage, la mise en correspondance, l'enrichissement, la vérification, etc. Il est convivial et efficace pour une grande variété de données dans une variété de formats. Ses fonctionnalités de profilage sont utiles pour vérifier les données avant qu'elles ne soient introduites dans l'entrepôt de données, garantissant ainsi leur cohérence et leur haute qualité.
En outre, il peut effectuer des opérations telles que la découverte et l'extraction de données, la surveillance de la qualité des données, l'amélioration de la gouvernance des données, la création d'un référentiel de métadonnées, des données standardisées, etc.
#5. Serveur de gestion de données DataFlux
Cet outil a des fonctionnalités évolutives, il est également équipé pour gérer la consolidation des données d'entreprise, l'intégration des ensembles de données et l'application de la qualité des données.
Outils open source de profilage de données
Les outils open source de profilage de données sont les suivants :
#1. Nettoyeur de données Quadient
Quadient DataCleaner est comme un détective de confiance sur lequel vous pouvez compter pour enquêter en profondeur sur l'ensemble de votre base de données et vous assurer que chaque élément d'information est à la hauteur. C'est l'un de ces outils open source qui sont faciles à utiliser et s'intègrent de manière transparente dans votre flux de travail. Cet outil est un incontournable pour beaucoup lorsqu'il s'agit d'analyser les lacunes dans les données, d'assurer l'exhaustivité et de traiter les données.
Quadient DataCleaner permet aux utilisateurs d'améliorer la qualité de leurs données en leur permettant d'effectuer un nettoyage et un enrichissement réguliers des données. Non seulement l'outil garantit une qualité irréprochable, mais il présente également les résultats dans des rapports et des tableaux de bord conviviaux pour une visualisation facile. Bien que la version communautaire de l'outil soit facilement disponible pour tous les utilisateurs sans aucun coût, le prix de la version premium avec des fonctionnalités de pointe sera révélé après avoir évalué votre scénario d'utilisation et vos exigences commerciales.
#2. Hévo
Hevo est la solution ultime pour ceux qui souhaitent rationaliser leur pipeline de données sans avoir à écrire une seule ligne de code. Ainsi, avec la technologie « sans code », la personnalisation des logiciels n'est plus limitée aux experts en programmation. N'importe qui peut modifier le logiciel à sa guise à l'aide d'une interface numérique conviviale, sans avoir à bricoler le code sous-jacent.
De plus, Hevo est comme un chef d'orchestre, tissant de manière transparente des données provenant de diverses sources pour créer une symphonie harmonieuse d'informations. Et la meilleure partie ? Il est entièrement géré, vous pouvez donc vous asseoir et profiter du spectacle sans vous soucier des détails techniques. De plus, avec cette application, vous pouvez facilement transporter vos données analysées vers une pléthore d'entrepôts de données, garantissant ainsi que vos données bien organisées sont stockées en toute sécurité. En plus de cela, notre plate-forme offre une assistance par chat en direct, un suivi instantané des données et des mesures de sécurité internes de premier ordre.
Pendant ce temps, pour ceux qui cherchent à élever leur jeu professionnel, Hevo offre une opportunité alléchante de tester leurs services gratuitement pendant quinze jours. Après cette brève période d'exploration, les utilisateurs peuvent choisir parmi une variété d'options de tarification échelonnées en fonction de leurs besoins.
#3. Studio ouvert de Talend
Talend Open Studio est un outil populaire d'intégration et de profilage de données, largement reconnu pour son approche open source. Cet outil exécute sans effort les tâches ETL et d'incorporation de données, que ce soit par lots ou en temps réel.
Il possède le pouvoir de purifier et d'organiser les données, d'examiner les caractéristiques des champs textuels et de fusionner de manière transparente des informations de toute origine. Et ce n'est que le début ! Cet outil offre un avantage distinctif en permettant l'intégration de données longitudinales. Il s'agit d'un outil open source doté d'une interface intuitive qui présente une pléthore de graphiques et de tableaux. Ces aides visuelles affichent avec élégance les résultats du profilage pour chaque point de données. Bien que Talend Open Studio soit disponible gratuitement pour tous les utilisateurs, les versions premium de cet outil offrent une pléthore de fonctionnalités supplémentaires et coûtent entre 1000 1170 et XNUMX XNUMX dollars par mois.
#4. Qualité et profilage des données Informatica
Les développeurs et les personnes non techniques trouveront la qualité et le profilage des données d'Informatica inestimables pour profiler rapidement les données et effectuer des analyses significatives. Les anomalies de données, les liens entre les ensembles de données et les données en double peuvent tous être découverts avec l'aide d'Informatica. En outre, vous pouvez vérifier l'exactitude des adresses, créer des tableaux de données à utiliser comme références et utiliser des règles de données prédéfinies. La plate-forme protégée par Informatica facilite également la collaboration d'équipe sur les tâches de données.
#5. OuvrirAffiner
OpenRefine est un outil gratuit et open-source qui peut être téléchargé et utilisé par n'importe qui. Ce programme est conçu pour aider les entreprises à traiter les « données désordonnées » ou les ensembles de données contenant des anomalies ou des blancs. OpenRefine aide les experts dans le profilage, la réconciliation, le nettoyage et le chargement des données. Il offre également un service client multilingue dans plus de 15 langues.
Profilage de données vs exploration de données
Le profilage de données et l'exploration de données sont fréquemment utilisés dans les domaines de l'apprentissage automatique et de l'analyse statistique, mais leurs significations varient considérablement. Il n'est pas rare que les gens utilisent ces noms de manière interchangeable ou les confondent. Malgré les apparences, ce sont des concepts distincts. En premier lieu, l'exploration de données existe depuis un certain temps, mais le profilage de données reste un domaine d'étude de niche. Cependant, pour vous aider, nous avons expliqué les différences entre le profilage de données et l'exploration de données. Ils sont:
- Le terme « profilage des données » est utilisé pour décrire la méthode d'examen des données et d'en tirer des conclusions et des statistiques. En raison de son utilité dans l'évaluation de la qualité des données, c'est un outil indispensable pour toute entreprise. La moyenne, la médiane, le centile, la fréquence, le maximum, le minimum et d'autres mesures peuvent toutes être utilisées dans le profilage des données pour les entreprises. Cependant, l'exploration de données est la pratique consistant à découvrir de nouvelles informations et de nouveaux modèles dans une base de données actuelle. C'est la méthode d'analyse d'une base de données déjà existante et de transformation des données brutes en informations exploitables.
- Le profilage des données génère un rapport concis des attributs de données, tandis que l'exploration de données s'efforce de découvrir des résultats précieux mais discrets à partir des données.
- Le profilage des données facilite l'utilisation des données, tandis que l'exploration de données implique l'application des données.
- Les logiciels de profilage de données incluent Microsoft Office, HP Info Analyzer, Melisa Data Profiler et bien d'autres. Orange, RapidMiner, SPSS, Rattle, Sisense, Weka, etc. ne sont que quelques-uns des outils utilisés pour l'exploration de données.
Quelles sont les étapes du profilage des données ?
- Collecte de statistiques descriptives telles que le minimum, le maximum, le pointage et le total.
- Collecte des types de données, de l'étendue et des modèles de récurrence.
- Attribuer des mots-clés, des descriptions ou des catégories aux données.
- Évaluer la qualité des données et la possibilité de procéder à des fusions sur les données.
- Découvrir et évaluer l'authenticité des métadonnées.
Qu'est-ce que le profilage des données dans ETL ?
Le profilage des données dans le contexte de l'ETL fait référence à un examen complet des données sources. Le système s'efforce de comprendre l'arrangement, le calibre et la substance des données primaires et leurs associations avec d'autres données. Cela se produit dans le processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) et facilite l'identification des données appropriées pour les initiatives organisationnelles.
Pourquoi le profilage des données est-il important ?
Le profilage des données est un outil utile pour l'exploration, l'analyse et la gestion des données. Il existe plusieurs raisons pour lesquelles elle devrait faire partie intégrante de la gestion des données de votre entreprise. Au niveau le plus fondamental, le profilage des données garantit que les données de vos tables correspondent à leurs descriptions.
Quelle est la différence entre la qualité des données et le profilage des données ?
Le profilage des données fait référence à l'examen systématique de la composition des données, y compris ses caractéristiques structurelles, sémantiques et numériques. Cependant, la « qualité des données » fait référence au processus systématique de vérification de l'exactitude, de l'exhaustivité et de la cohérence des données afin d'améliorer l'efficience et l'efficacité opérationnelles.
Quels sont les trois types de profilage de données ?
Ils comprennent:
- Découverte de structures
- Découverte de contenu
- Découverte de la relation
En conclusion
Le processus de profilage des données est une étape essentielle et cruciale dans toute entreprise de gestion ou d'analyse de données. Par conséquent, pour garantir une expérience de projet transparente, il est crucial de démarrer les choses en beauté. En commençant par une compréhension claire du calendrier du projet, vous serez en mesure de fournir des estimations précises et de définir des attentes réalistes. De plus, avoir accès à des données de premier ordre dès le départ vous permettra de prendre des décisions éclairées et de rester sur la bonne voie vers le succès.
Bibliographie
- simplilearn.com
- techtarget.com
- blog.hubspot.com
- indeed.com
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