I tuoi dati sono utili tanto quanto la tua capacità di organizzarli e analizzarli. A causa del crescente volume e varietà di dati, è fondamentale esaminarli per verificarne l'accuratezza e la coerenza. I dati gestiti in modo inadeguato costano alle aziende milioni di dollari ogni anno in perdita di produttività, spese extra e potenziale non realizzato, ma solo il 3% circa dei dati soddisfa i criteri di qualità. Ecco che arriva la profilazione dei dati, un potente strumento nella guerra contro le informazioni inesatte. È il processo di tenere d'occhio e correggere i dati in modo da poterli utilizzare a proprio vantaggio nel mondo degli affari. Questo articolo approfondisce gli strumenti open source di profilazione dei dati, l'esempio e la profilazione dei dati rispetto al data mining. Quindi, continua a leggere!
Cos'è la profilazione dei dati?
La profilazione dei dati è la procedura sistematica di scrutinio, valutazione, valutazione e condensazione di set di dati per acquisire una comprensione della qualità dei dati. Affidabilità, completezza, regolarità, tempestività e disponibilità dei dati sono solo alcuni esempi dei vari fattori che influenzano la qualità dei dati. La pratica di questo strumento sta diventando sempre più cruciale per le imprese, poiché consente loro di accertare l'accuratezza e la validità dei propri dati, identificare i potenziali rischi e ottenere informazioni sulle tendenze generali. L'implementazione di tecniche di pulizia dei dati può mitigare efficacemente il verificarsi di errori costosi che si trovano comunemente nei database dei clienti, come valori mancanti, ridondanti e non conformi. Questo strumento può anche fornire alle aziende informazioni preziose che possono informare importanti decisioni aziendali.
Esempio di profilazione dei dati
L'implementazione della profilazione dei dati può essere applicata a una vasta gamma di esempi in cui garantire la qualità dei dati è della massima importanza. Pertanto, questi esempi includono:
- Per un progetto di data warehouse o business insight, ad esempio, potrebbe essere necessario compilare informazioni da diversi database o sistemi diversi. Questo strumento può anche essere applicato a questi progetti per aiutare a individuare i problemi con le attività di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) e altri processi di immissione dei dati in modo che possano essere risolti prima di proseguire.
- Oggi, DF viene spesso utilizzato per esaminare i metadati per trovare l'origine di un problema in un set di dati di grandi dimensioni. Utilizzando le funzionalità di dati e profili dati di Hadoop e SAS, ad esempio, è possibile individuare le categorie di dati più utili allo sviluppo di nuove strategie di business.
- L'iniettore SAS per Hadoop fornisce un'interfaccia utente grafica per la profilazione dei set di dati Hadoop e l'archiviazione dei risultati. Durante la profilazione vengono generati parametri per il valore dei metadati, rappresentazioni visive dei processi e altri grafici, che possono essere tutti utilizzati per valutare meglio i dati.
- L'impatto nel mondo reale è possibile con gli strumenti DF. Il Texas Parks and Wildlife Department, per esempio, ha migliorato l'esperienza dei visitatori utilizzando le funzionalità DF della gestione delle informazioni SAS. La pulizia dei dati, la normalizzazione e la geocodifica sono state tutte realizzate con l'uso di strumenti DF. I dati acquisiti in questo modo hanno migliorato il servizio clienti e reso più facile per i texani godersi l'enorme parco e i corsi d'acqua dello stato.
Strumenti di profilazione dei dati
Gli strumenti di profilazione dei dati eliminano o riducono significativamente la necessità di intervento umano identificando e scavando nei problemi di qualità dei dati come ridondanza, accuratezza, coerenza e incompletezza. Questi strumenti esaminano le fonti di dati e le collegano ai loro metadati in modo che gli errori possano essere ulteriormente indagati. Inoltre, forniscono ai professionisti dei dati dati numerici e statistiche, spesso in formato tabellare e grafico, sulla qualità dei dati. Di seguito i vari strumenti di profilazione dei dati:
#1. Informatica dei dati di qualità
Questo è anche uno degli strumenti di profilazione dei dati che possono essere utilizzati con server sia locali che remoti. L'analisi automatica dei dati e l'individuazione di relazioni e problemi sono resi possibili dallo strumento grazie agli insight AI. La qualità dei dati supporta anche le trasformazioni per il consolidamento, la deduplicazione, la standardizzazione e la convalida dei set di dati.
#2. SAP Business Objects Data Services (BODS)
Questo è uno degli strumenti di profilazione dei dati più conosciuti sul mercato. Consente alle aziende di condurre facilmente analisi approfondite per individuare discrepanze e altri problemi con i loro dati. I test di ridondanza, la distribuzione dei modelli, l'analisi della dipendenza dei dati tra sistemi, ecc., sono tutte attività semplici che possono essere eseguite utilizzando questo strumento.
#3. Talend Open Studio
Il suo strumento di integrità dei dati facilita questo strumento combinando le funzioni di un profiler di informazioni, esploratore di dati, gestore di strutture e gestore di dati.
#4. Profilazione dei dati di Melissa
Questo strumento consente un'ampia gamma di operazioni per le aziende, tra cui la profilazione, l'abbinamento, l'arricchimento, la verifica e altro ancora. È facile da usare ed efficace per un'ampia varietà di dati in una varietà di formati. Le sue funzionalità di profilazione sono utili per verificare i dati prima che vengano immessi nel data warehouse, garantendo così che siano coerenti e di alta qualità.
Inoltre, può eseguire operazioni come rilevamento ed estrazione dei dati, sorveglianza della qualità dei dati, miglioramento della governance dei dati, creazione di repository di metadati, dati standardizzati e così via.
#5. Server di gestione dei dati DataFlux
Questo strumento ha funzionalità scalabili, è inoltre attrezzato per gestire il consolidamento dei dati aziendali, l'integrazione dei set di dati e l'applicazione della qualità dei dati.
Strumenti open source per la profilazione dei dati
Gli strumenti open source di profilazione dei dati sono i seguenti:
#1. Quadient DataCleaner
Quadient DataCleaner è come un detective fidato su cui puoi contare per indagare a fondo sull'intero database e assicurarti che ogni informazione sia all'altezza. Questo è uno di quegli strumenti open source che sono facili da usare e si integrano perfettamente nel tuo flusso di lavoro. Questo strumento è un punto di riferimento per molti quando si tratta di analizzare le lacune nei dati, garantire la completezza e discutere i dati.
Quadient DataCleaner consente agli utenti di elevare la qualità dei propri dati consentendo loro di eseguire regolarmente la pulizia e l'arricchimento dei dati. Lo strumento non solo garantisce la massima qualità, ma presenta anche i risultati in report e dashboard intuitivi per una facile visualizzazione. Sebbene la versione community dello strumento sia prontamente disponibile per tutti gli utenti senza alcun costo, il prezzo della versione premium con funzionalità all'avanguardia verrà rivelato dopo aver valutato lo scenario di utilizzo e i requisiti commerciali.
#2. Evo
Hevo è la soluzione definitiva per coloro che desiderano semplificare la propria pipeline di dati senza dover scrivere una singola riga di codice. Quindi, con la tecnologia "no code", la personalizzazione del software non è più limitata agli esperti di programmazione. Chiunque può modificare il software a proprio piacimento utilizzando un'interfaccia digitale intuitiva, senza dover armeggiare con il codice sottostante.
Inoltre, Hevo è come un maestro direttore d'orchestra, che intreccia senza soluzione di continuità dati provenienti da varie fonti per creare un'armoniosa sinfonia di informazioni. E la parte migliore? È completamente gestito, quindi puoi sederti e goderti lo spettacolo senza preoccuparti dei dettagli tecnici. Inoltre, con questa app, puoi trasportare facilmente i tuoi dati analizzati in una pletora di data warehouse, assicurandoti che i tuoi dati ben organizzati siano archiviati in modo sicuro. Oltre a ciò, la nostra piattaforma offre assistenza tramite chat dal vivo, tracciamento istantaneo dei dati e misure di sicurezza interne di prim'ordine.
Nel frattempo, per coloro che cercano di elevare il proprio gioco professionale, Hevo offre un'allettante opportunità di testare i propri servizi gratuitamente per due settimane. Dopo questo breve periodo di esplorazione, gli utenti possono scegliere tra una varietà di opzioni di prezzo a più livelli per soddisfare le proprie esigenze.
#3. Talend Open Studio
Talend Open Studio è uno strumento popolare per l'integrazione e la profilazione dei dati, ampiamente riconosciuto per il suo approccio open source. Questo strumento esegue facilmente ETL e attività di incorporazione dei dati, sia in batch che in tempo reale.
Possiede il potere di purificare e organizzare i dati, esaminare i tratti dei campi testuali e unire perfettamente le informazioni da qualsiasi origine. E questo è solo l'inizio! Questo strumento offre un vantaggio distintivo consentendo l'integrazione di dati longitudinali. Questo è uno strumento open source che vanta un'interfaccia intuitiva che mostra una pletora di grafici e tabelle. Questi ausili visivi mostrano in modo elegante i risultati della profilazione per ogni punto dati. Sebbene Talend Open Studio sia disponibile gratuitamente per tutti gli utenti, le versioni premium di questo strumento offrono una miriade di funzionalità extra e hanno un prezzo compreso tra $ 1000 e $ 1170 al mese.
#4. Informatica Data Quality e Profiling
Gli sviluppatori e le persone non tecniche troveranno Informatica Data Quality e Profiling inestimabili per profilare rapidamente i dati e condurre analisi significative. Anomalie dei dati, collegamenti tra set di dati e dati duplicati possono essere scoperti con l'aiuto di Informatica. Inoltre, è possibile verificare l'accuratezza degli indirizzi, creare tabelle di dati da utilizzare come riferimenti e utilizzare regole di dati predefinite. La piattaforma protetta da Informatica facilita inoltre la collaborazione del team sulle attività relative ai dati.
#5. ApriAffina
OpenRefine è uno strumento gratuito e open source che può essere scaricato e utilizzato da chiunque. Questo programma è progettato su misura per assistere le aziende nella gestione di "dati disordinati" o set di dati che contengono anomalie o spazi vuoti. OpenRefine aiuta gli esperti con la profilazione dei dati, la riconciliazione, la pulizia e il caricamento. Offre inoltre assistenza clienti multilingue in più di 15 lingue.
Profiling dei dati vs data mining
La profilazione dei dati e il data mining sono spesso impiegati nei campi dell'apprendimento automatico e dell'analisi statistica, ma i loro significati variano ampiamente. Non è raro che le persone usino questi nomi in modo intercambiabile o li confondano. Nonostante le apparenze, sono concetti distinti. In primo luogo, il data mining esiste da un po' di tempo, ma il data profiling è ancora un'area di studio di nicchia. Tuttavia, per aiutarti, abbiamo spiegato le differenze tra la profilazione dei dati e il data mining. Sono:
- Il termine “profilazione dei dati” è utilizzato per descrivere il metodo di esame dei dati e di trarne conclusioni e statistiche. Grazie alla sua utilità nella valutazione della qualità dei dati, è uno strumento indispensabile per qualsiasi azienda. Media, mediana, percentile, frequenza, massimo, minimo e altre misure possono essere utilizzate nella profilazione dei dati per le aziende. Tuttavia, il data mining è la pratica di scoprire nuove informazioni e modelli all'interno di un database corrente. È il metodo per analizzare un database già esistente e trasformare i dati grezzi in informazioni fruibili.
- La profilazione dei dati genera un rapporto conciso degli attributi dei dati, mentre il data mining si sforza di scoprire risultati preziosi ma poco appariscenti dai dati.
- La profilazione dei dati facilita l'utilizzo dei dati, mentre il data mining comporta l'applicazione dei dati.
- Il software di profilazione dei dati include Microsoft Office, HP Info Analyzer, Melisa Data Profiler e molti altri. Orange, RapidMiner, SPSS, Rattle, Sisense, Weka, ecc., sono solo alcuni degli strumenti utilizzati per il data mining.
Quali sono le fasi della profilazione dei dati?
- Raccolta di statistiche descrittive come minimo, massimo, riscontro e totale.
- Raccolta di tipi di dati, estensione e modelli di ricorrenza.
- Attribuzione di parole chiave, descrizioni o categorie ai dati.
- Valutare la qualità dei dati e la possibilità di effettuare fusioni sui dati.
- Scoperta e valutazione dell'autenticità dei metadati.
Cos'è la profilazione dei dati in ETL?
La profilazione dei dati nel contesto dell'ETL si riferisce a un esame completo dei dati di origine. Il sistema si sforza di comprendere la disposizione, il calibro e la sostanza dei dati primari e le loro associazioni con altri dati. Ciò avviene all'interno del processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) e facilita l'identificazione di dati idonei per iniziative organizzative.
Perché è importante la profilazione dei dati?
La profilazione dei dati è uno strumento utile per l'esplorazione, l'analisi e la gestione dei dati. Ci sono diversi motivi per cui dovrebbe essere parte integrante della gestione dei dati della tua azienda. Al livello più fondamentale, la profilazione dei dati garantisce che i dati nelle tabelle corrispondano alle loro descrizioni.
Qual è la differenza tra qualità dei dati e profilazione dei dati?
La profilazione dei dati si riferisce all'esame sistematico della composizione dei dati, comprese le sue caratteristiche strutturali, semantiche e numeriche. Tuttavia, la "qualità dei dati" si riferisce al processo sistematico di verifica dell'accuratezza, completezza e coerenza dei dati per migliorare l'efficienza e l'efficacia operativa.
Quali sono i tre tipi di profilazione dei dati?
Essi comprendono:
- Scoperta della struttura
- Scoperta dei contenuti
- Scoperta della relazione
In conclusione
Il processo di profilazione dei dati è un passaggio essenziale e fondamentale in ogni attività di gestione o analisi dei dati. Pertanto, per garantire un'esperienza di progetto senza soluzione di continuità, è fondamentale dare il via alle cose con il botto. Partendo da una chiara comprensione della tempistica del progetto, sarai in grado di fornire stime accurate e stabilire aspettative realistiche. Inoltre, avere accesso a dati di prim'ordine fin dall'inizio ti consentirà di prendere decisioni informate e rimanere sulla buona strada per il successo.
Riferimenti
- simplelearn.com
- techtarget.com
- blog.hubspot.com
- indeed.com
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