データは、それを整理して分析する能力と同じくらい役に立ちます。 データの量と種類が増加しているため、データの正確性と一貫性を調べることが重要です。 適切に処理されていないデータは、生産性の損失、余分な費用、未実現の可能性という形で毎年数百万ドルの損失をもたらしますが、品質基準を満たすデータは約 3% に過ぎません。 ここでデータ プロファイリングが登場しました。これは、不正確な情報との戦いにおける強力なツールです。 これは、ビジネスの世界で利益を得るためにデータを使用できるように、データを監視して修正するプロセスです。 この記事では、データ プロファイリングのオープン ソース ツール、例、およびデータ プロファイリングとデータ マイニングについて詳しく説明します。 だから、読み続けてください！
データプロファイリングとは?
データ プロファイリングは、データセットを精査、評価、評価、および凝縮して、データの品質を理解するための体系的な手順です。 データの信頼性、完全性、規則性、適時性、および可用性は、データ品質に影響を与えるさまざまな要因のほんの一例です。 このツールの実践は、データの正確性と有効性を確認し、潜在的なリスクを特定し、全体的な傾向に関する洞察を得ることができるため、企業にとってますます重要になっています。 データ クレンジング手法を実装すると、顧客データベースで一般的に見られるコストのかかるエラー (値の欠落、冗長、不適合など) の発生を効果的に軽減できます。 このツールは、重要なビジネス上の意思決定に役立つ貴重な洞察を企業に提供することもできます。
データ プロファイリングの例
データ プロファイリングの実装は、データ品質の確保が最も重要なさまざまな例に適用できます。 したがって、これらの例には次のものが含まれます。
- たとえば、データ ウェアハウスやビジネス インサイト プロジェクトでは、複数の異なるデータベースやシステムから情報を収集する必要がある場合があります。 このツールをこれらのプロジェクトに適用して、抽出、変換、読み込み (ETL) タスクやその他のデータ入力プロセスの問題を特定し、先に進む前に修正できるようにすることもできます。
- 現在、DF はメタデータを調べて大規模なデータセット内の問題の原因を見つけるためによく使用されます。 たとえば、Hadoop と SAS のデータおよびデータ プロファイル機能を使用すると、新しいビジネス戦略の開発に最も役立つデータのカテゴリを特定できます。
- Hadoop 用の SAS インジェクターは、Hadoop データ セットをプロファイリングし、結果を保存するためのグラフィカル ユーザー インターフェイスを提供します。 プロファイリング中に、メタデータ値のメトリック、プロセスの視覚的表現、およびその他のチャートが生成され、これらすべてを使用してデータをより適切に評価できます。
- DFツールで現実世界へのインパクトが可能。 たとえば、テキサス州公園野生生物局は、SAS 情報管理の DF 機能を利用して、訪問者の体験を向上させました。 データのクリーニング、正規化、およびジオコーディングはすべて、DF ツールを使用して行われました。 このようにして得られたデータは、顧客サービスを改善し、テキサス州の人々が州の広大な公園や水路をより簡単に楽しめるようにしました。
データ プロファイリング ツール
データプロファイリングツールは、冗長性、正確性、一貫性、不完全性などのデータ品質の問題を特定して掘り下げることにより、人間の介入の必要性を排除または大幅に削減します。 これらのツールは、データ ソースを調べてメタデータに接続し、間違いをさらに調査できるようにします。 さらに、データの専門家に、データ品質に関する数値データと統計を、多くの場合、表やグラフィック形式で提供します。 以下は、さまざまなデータ プロファイリング ツールです。
＃1。 品質データ情報学
これは、ローカル サーバーとリモート サーバーの両方で使用できるデータ プロファイリング ツールの XNUMX つでもあります。 自動データ分析と関係と問題の発見は、AI インサイトのおかげでツールによって可能になります。 Data Quality は、データ セットの統合、重複排除、標準化、および検証のための変換もサポートします。
＃2。 SAP ビジネス オブジェクト データ サービス (BODS)
これは、市場で最もよく知られているデータ プロファイリング ツールの XNUMX つです。 これにより、企業は詳細な分析を簡単に実施して、データの不一致やその他の問題を見つけることができます。 冗長性テスト、パターン配布、システム間のデータ依存関係分析などはすべて、このツールを使用して実行できる単純なタスクです。
＃3。 Talendオープンスタジオ
そのデータ整合性ツールは、情報プロファイラー、データ エクスプローラー、構造マネージャー、およびデータ マネージャーの機能を組み合わせることで、このツールを容易にします。
＃4。 メリッサ データ プロファイリング
このツールは、プロファイリング、マッチング、エンリッチ、検証など、ビジネスの幅広い操作を可能にします。 使いやすく、さまざまな形式のさまざまなデータに効果的です。 そのプロファイリング機能は、データがデータ ウェアハウスに供給される前にデータを検証するのに役立ちます。これにより、データの一貫性と高品質が保証されます。
さらに、データの検出と抽出、データ品質の監視、データ ガバナンスの改善、メタデータ リポジトリの作成、標準化されたデータなどの操作を実行できます。
＃5。 DataFlux データ管理サーバー
このツールにはスケーラブルな機能があり、エンタープライズ データの統合、データ セットの統合、およびデータ品質の強化を処理する機能も備えています。
データ プロファイリング オープン ソース ツール
データ プロファイリングのオープン ソース ツールは次のとおりです。
＃1。 Quadient DataCleaner
Quadient DataCleaner は信頼できる探偵のようなもので、データベース全体を徹底的に調査し、すべての情報が同等であることを確認できます。 これは、使いやすく、ワークフローにシームレスに統合できるオープンソース ツールの XNUMX つです。 このツールは、データ ギャップの分析、完全性の確保、およびデータのラングリングに関して、多くの人にとって頼りになるツールです。
Quadient DataCleaner は、定期的なデータ クレンジングと強化を実行できるようにすることで、ユーザーがデータ品質を向上できるようにします。 このツールは最高の品質を保証するだけでなく、結果をユーザーフレンドリーなレポートとダッシュボードに表示して簡単に視覚化することもできます。 ツールのコミュニティ バージョンは、すべてのユーザーが無料ですぐに利用できますが、最先端の機能を備えたプレミアム バージョンの価格は、使用シナリオと商用要件を評価した後に明らかになります。
＃2。 ヘボ
Hevo は、コードを XNUMX 行も書かずにデータ パイプラインを合理化したい人にとって究極のソリューションです。 したがって、「ノーコード」テクノロジーにより、ソフトウェアのカスタマイズはもはやプログラミングの専門家に限定されません。 基になるコードをいじる必要なく、使いやすいデジタル インターフェイスを使用して、誰でも好みに合わせてソフトウェアを微調整できます。
さらに、Hevo はマスター コンダクターのようなもので、さまざまなソースからのデータをシームレスに織り合わせて、調和のとれた情報のシンフォニーを作成します。 そして最高の部分は？ 完全に管理されているため、技術的な詳細を気にすることなく、座ってショーを楽しむことができます. また、このアプリを使用すると、分析したデータを多数のデータ ウェアハウスに簡単に転送できるため、整理されたデータを安全に保管できます。 それに加えて、当社のプラットフォームは、ライブ チャット アシスタンス、瞬時のデータ追跡、および一流の内部セキュリティ対策を誇っています。
一方、プロのゲームを向上させようとしている人には、Hevo は XNUMX 週間無料でサービスをテストする魅力的な機会を提供します。 この短い探索期間の後、ユーザーはニーズに合わせてさまざまな段階的な価格設定オプションから選択できます。
＃3。 Talendオープンスタジオ
Talend Open Studio は、データ統合およびプロファイリング用の一般的なツールであり、そのオープンソース アプローチが広く認められています。 このツールは、バッチでもリアルタイムでも、ETL およびデータ組み込みタスクを簡単に実行できます。
データを浄化して整理し、テキスト フィールドの特性を精査し、あらゆるソースからの情報をシームレスにマージする力を持っています。 そして、それはほんの始まりです！ このツールは、縦方向のデータの統合を可能にすることで、際立った利点を提供します。 これは、多数のグラフと表を紹介する直感的なインターフェイスを誇るオープンソースのツールです。 これらの視覚補助は、すべてのデータ ポイントのプロファイリングの結果をエレガントに表示します。 Talend Open Studio はすべてのユーザーが無料で利用できますが、このツールのプレミアム バージョンは多数の追加機能を提供し、月額 $1000 ～ $1170 の価格です。
＃4。 インフォマティカのデータ品質とプロファイリング
開発者も非技術者も同様に、Informatica Data Quality and Profiling は、データを迅速にプロファイリングし、意味のある分析を行うために非常に貴重です。 データの異常、データセット間のリンケージ、重複データはすべて、インフォマティカの助けを借りて発見できます。 さらに、住所の正確さをチェックし、参照として使用するデータ テーブルを作成し、定義済みのデータ ルールを使用することができます。 インフォマティカで保護されたプラットフォームは、データの雑用に関するチームのコラボレーションも容易にします。
＃5。 OpenRefine
OpenRefine は、誰でもダウンロードして使用できる無料のオープンソース ツールです。 このプログラムは、企業が「乱雑なデータ」、つまり異常や空白を含むデータ セットを処理するのを支援するように調整されています。 OpenRefine は、専門家によるデータのプロファイリング、調整、クレンジング、および読み込みを支援します。 また、15 を超える言語による多言語カスタマーケアも提供しています。
データプロファイリングとデータマイニング
データ プロファイリングとデータ マイニングは、機械学習と統計分析の分野で頻繁に使用されますが、その意味は大きく異なります。 これらの名前を同じ意味で使用したり、混同したりすることは珍しくありません。 外観にもかかわらず、それらは異なる概念です。 そもそも、データ マイニングはしばらく前から存在していましたが、データ プロファイリングはまだニッチな研究分野です。 ただし、役立つように、データ プロファイリングとデータ マイニングの違いについて説明しました。 彼らです：
- 「データプロファイリング」という用語は、データを調査し、そこから結論と統計を引き出す方法を説明するために使用されます。 データ品質の評価に役立つため、あらゆるビジネスに不可欠なツールです。 平均、中央値、パーセンタイル、頻度、最大、最小、およびその他の測定値はすべて、ビジネスのデータ プロファイリングに使用できます。 ただし、データ マイニングは、現在のデータベース内で新しい情報とパターンを発見する方法です。 これは、既存のデータベースを分析し、生データを実用的な洞察に変える方法です。
- データ プロファイリングは、データ属性の簡潔なレポートを生成しますが、データ マイニングは、データから貴重でありながら目立たない結果を明らかにしようとします。
- データ プロファイリングはデータの利用を促進するのに対し、データ マイニングはデータの適用を伴います。
- データ プロファイリング ソフトウェアには、Microsoft Office、HP Info Analyzer、Melisa Data Profiler などがあります。 Orange、RapidMiner、SPSS、Rattle、Sisense、Weka などは、データ マイニングに利用されるツールのほんの一部です。
データプロファイリングの手順は?
- 最小、最大、集計、合計などの記述統計の収集。
- データの種類、範囲、および再発のパターンを収集します。
- キーワード、説明、またはカテゴリをデータに関連付けます。
- データの品質とデータのマージの可能性の評価。
- メタデータの信頼性の発見と評価。
ETL におけるデータ プロファイリングとは
ETL のコンテキスト内でのデータ プロファイリングは、ソース データの包括的な検査を指します。 このシステムは、一次データの配置、口径、内容、および他のデータとの関連性を理解しようとします。 これは、抽出、変換、ロード (ETL) プロセス内で発生し、組織のイニシアチブに適したデータの識別を容易にします。
データプロファイリングが重要な理由
データ プロファイリングは、データの探索、分析、および管理に役立つツールです。 これが会社のデータ管理の不可欠な部分であるべき理由はいくつかあります。 最も基本的なレベルでは、データ プロファイリングによって、テーブル内のデータがその説明に対応することが保証されます。
データ品質とデータ プロファイリングの違いは何ですか?
データ プロファイリングとは、データの構造、意味、数値の特性など、データの構成を体系的に調べることを指します。 ただし、「データ品質」とは、データの正確性、完全性、および一貫性を検証して、運用効率と有効性を高める体系的なプロセスを指します。
XNUMX 種類のデータ プロファイリングとは
彼らを含める：
- 構造発見
- コンテンツの発見
- 関係発見
まとめ
データ プロファイリングのプロセスは、すべてのデータ管理または分析の取り組みにおいて不可欠かつ重要なステップです。 したがって、シームレスなプロジェクト エクスペリエンスを確保するには、物事を勢いよく開始することが重要です。 プロジェクトのタイムラインを明確に理解することから始めることで、正確な見積もりを提供し、現実的な期待値を設定できるようになります。 さらに、最初から一流のデータにアクセスできるため、情報に基づいた意思決定を行い、成功への道を歩み続けることができます。
参考文献
- simplearn.com
- techtarget.com
- blog.hubspot.com
- indeed.com
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