Uw gegevens zijn net zo nuttig als uw vermogen om ze te organiseren en te analyseren. Vanwege het toenemende volume en de verscheidenheid aan gegevens, is het cruciaal om deze te onderzoeken op nauwkeurigheid en consistentie. Slecht behandelde gegevens kosten bedrijven elk jaar miljoenen dollars aan productiviteitsverlies, extra kosten en ongerealiseerd potentieel, maar slechts ongeveer 3% van de gegevens voldoet aan de kwaliteitscriteria. Hier komt dataprofilering, een krachtig hulpmiddel in de strijd tegen onnauwkeurige informatie. Het is het proces van het in de gaten houden en verbeteren van uw gegevens, zodat u deze in uw voordeel kunt gebruiken in de zakenwereld. Dit artikel gaat dieper in op dataprofilering van open source-tools, het voorbeeld, en dataprofilering versus datamining. Dus blijf lezen!
Wat is gegevensprofilering?
Dataprofilering is de systematische procedure van het onderzoeken, evalueren, beoordelen en condenseren van datasets om inzicht te krijgen in de kwaliteit van de data. De betrouwbaarheid, volledigheid, regelmaat, tijdigheid en beschikbaarheid van data zijn slechts enkele voorbeelden van de verschillende factoren die de datakwaliteit beïnvloeden. Het gebruik van deze tool wordt steeds belangrijker voor ondernemingen, omdat het hen in staat stelt de juistheid en validiteit van hun gegevens vast te stellen, potentiële risico's te identificeren en inzicht te krijgen in algemene trends. De implementatie van technieken voor het opschonen van gegevens kan het optreden van dure fouten die vaak worden aangetroffen in klantdatabases, zoals ontbrekende, overbodige en niet-conforme waarden, effectief verminderen. Deze tool kan bedrijven ook waardevolle inzichten bieden die belangrijke zakelijke beslissingen kunnen nemen.
Voorbeeld van gegevensprofilering
De implementatie van dataprofilering kan worden toegepast op een breed scala aan voorbeelden waarbij het waarborgen van datakwaliteit van het allergrootste belang is. Deze voorbeelden zijn dus:
- Voor een datawarehouse of bedrijfsinzichtproject kan het bijvoorbeeld nodig zijn om informatie uit verschillende databases of systemen te verzamelen. Deze tool kan ook op deze projecten worden toegepast om problemen met de extractie-, transformatie- en laadtaken (ETL) en andere gegevensinvoerprocessen op te sporen, zodat ze kunnen worden opgelost voordat ze verder gaan.
- Tegenwoordig wordt DF vaak gebruikt om metadata te onderzoeken om de bron van een probleem in een grote dataset te vinden. Met behulp van de gegevens- en gegevensprofielmogelijkheden van Hadoop en SAS kunt u bijvoorbeeld de gegevenscategorieën lokaliseren die het nuttigst zijn voor de ontwikkeling van nieuwe bedrijfsstrategieën.
- De SAS-injector voor Hadoop biedt een grafische gebruikersinterface voor het profileren van Hadoop-datasets en het opslaan van de bevindingen. Statistieken voor metadatawaarde, visuele representaties van processen en andere grafieken worden gegenereerd tijdens profilering, die allemaal kunnen worden gebruikt om de gegevens beter te evalueren.
- Impact in de echte wereld is mogelijk met DF-tools. Zo verbeterde de Texas Parks and Wildlife Department de bezoekerservaring door gebruik te maken van de DF-mogelijkheden van SAS-informatiebeheer. Gegevensopschoning, normalisatie en geocodering werden allemaal bereikt met behulp van DF-tools. De op deze manier verkregen gegevens verbeterden de klantenservice en maakten het voor Texanen gemakkelijker om te genieten van het enorme parklandschap en de waterwegen van de staat.
Tools voor gegevensprofilering
Dataprofileringstools elimineren of verminderen de behoefte aan menselijke tussenkomst aanzienlijk door problemen met datakwaliteit zoals redundantie, nauwkeurigheid, consistentie en onvolledigheid te identificeren en te onderzoeken. Deze tools onderzoeken databronnen en koppelen ze aan hun metadata zodat fouten verder onderzocht kunnen worden. Daarnaast leveren ze dataprofessionals numerieke gegevens en statistieken, vaak in tabelvorm en grafische formaten, over datakwaliteit. Hieronder staan de verschillende hulpprogramma's voor gegevensprofilering:
#1. Kwaliteitsdata-informatica
Dit is ook een van de tools voor gegevensprofilering die kan worden gebruikt met zowel lokale als externe servers. Automatische data-analyse en het vinden van verbanden en problemen wordt door de tool mogelijk gemaakt dankzij AI-inzichten. Data Quality ondersteunt ook transformaties voor het consolideren, dedupliceren, standaardiseren en valideren van datasets.
#2. SAP BusinessObjects Data Services (BODS)
Dit is een van de bekendste dataprofileringstools op de markt. Het stelt bedrijven in staat om eenvoudig diepgaande analyses uit te voeren om discrepanties en andere problemen met hun gegevens op te sporen. Redundantietests, patroondistributie, analyse van gegevensafhankelijkheid tussen systemen, enz., zijn allemaal eenvoudige taken die met deze tool kunnen worden uitgevoerd.
#3. Talend Open Studio
De tool voor gegevensintegriteit faciliteert deze tool door de functies van een infoprofiler, gegevensverkenner, structuurbeheerder en gegevensbeheerder te combineren.
#4. Melissa gegevensprofilering
Deze tool maakt een breed scala aan bewerkingen voor bedrijven mogelijk, waaronder profilering, matching, verrijking, verificatie en meer. Het is gebruiksvriendelijk en effectief voor een breed scala aan gegevens in verschillende indelingen. De profileringsfuncties zijn handig voor het verifiëren van gegevens voordat deze in het datawarehouse worden ingevoerd, waardoor wordt gegarandeerd dat deze consistent en van hoge kwaliteit zijn.
Bovendien kan het bewerkingen uitvoeren zoals het ontdekken en extraheren van gegevens, het bewaken van de gegevenskwaliteit, het verbeteren van gegevensbeheer, het creëren van metagegevensopslagplaatsen, gestandaardiseerde gegevens, enzovoort.
#5. DataFlux-server voor gegevensbeheer
Deze tool heeft schaalbare functies en is ook uitgerust om bedrijfsgegevensconsolidatie, gegevenssetintegratie en handhaving van gegevenskwaliteit aan te kunnen.
Gegevensprofilering Open Source-tools
De open source-tools voor gegevensprofilering zijn als volgt:
#1. Quadient DataCleaner
Quadient DataCleaner is als een betrouwbare detective waarop u kunt rekenen om uw hele database grondig te onderzoeken en ervoor te zorgen dat elk stukje informatie klopt. Dit is een van die open-sourcetools die gemakkelijk te gebruiken is en naadloos in uw workflow kan worden geïntegreerd. Deze tool is voor velen een go-to als het gaat om het analyseren van gegevenslacunes, het waarborgen van volledigheid en het uitwisselen van gegevens.
Quadient DataCleaner stelt gebruikers in staat om hun gegevenskwaliteit te verbeteren door hen in staat te stellen regelmatig gegevens op te schonen en te verrijken. De tool zorgt niet alleen voor topkwaliteit, maar presenteert de resultaten ook in gebruiksvriendelijke rapporten en dashboards voor eenvoudige visualisatie. Hoewel de community-versie van de tool gratis beschikbaar is voor alle gebruikers, zal de prijs van de premium-versie met geavanceerde functies worden onthuld na beoordeling van uw gebruiksscenario en commerciële vereisten.
#2. hevo
Hevo is de ultieme oplossing voor diegenen die hun datapijplijn willen stroomlijnen zonder ook maar één regel code te hoeven schrijven. Daarom is softwareaanpassing met "no code" -technologie niet langer beperkt tot programmeerexperts. Via een gebruiksvriendelijke digitale interface kan iedereen de software naar wens aanpassen, zonder aan de onderliggende code te hoeven sleutelen.
Daarnaast is Hevo als een meesterdirigent, die data uit verschillende bronnen naadloos met elkaar verweeft tot een harmonieuze symfonie van informatie. En het beste deel? Het wordt volledig beheerd, dus u kunt achterover leunen en genieten van de show zonder u zorgen te hoeven maken over de technische details. Ook kunt u met deze app moeiteloos uw geanalyseerde gegevens naar een overvloed aan datawarehouses transporteren, zodat uw goed georganiseerde gegevens veilig worden opgeslagen. Daarnaast biedt ons platform live chathulp, onmiddellijke gegevensregistratie en eersteklas interne beveiligingsmaatregelen.
Ondertussen biedt Hevo voor diegenen die hun professionele spel naar een hoger niveau willen tillen een verleidelijke mogelijkheid om hun diensten twee weken lang gratis te testen. Na deze korte verkenningsperiode kunnen gebruikers kiezen uit een verscheidenheid aan getrapte prijsopties om aan hun behoeften te voldoen.
#3. Talend Open Studio
Talend Open Studio is een populaire tool voor gegevensintegratie en -profilering, algemeen erkend vanwege zijn open-sourcebenadering. Deze tool voert moeiteloos ETL- en data-integratietaken uit, zowel in batches als in real-time.
Het bezit de kracht om gegevens te zuiveren en te ordenen, de eigenschappen van tekstvelden nauwkeurig te onderzoeken en informatie van elke oorsprong naadloos samen te voegen. En dat is nog maar het begin! Deze tool biedt een onderscheidend voordeel door de integratie van longitudinale gegevens mogelijk te maken. Dit is een open-source tool met een intuïtieve interface die een overvloed aan grafieken en tabellen laat zien. Deze visuele hulpmiddelen geven op elegante wijze de resultaten van de profilering weer voor elk datapunt. Hoewel Talend Open Studio gratis beschikbaar is voor alle gebruikers, bieden de premium-versies van deze tool een overvloed aan extra functies en zijn ze geprijsd tussen $ 1000 - $ 1170 per maand.
#4. Informatica-gegevenskwaliteit en -profilering
Zowel ontwikkelaars als niet-technische mensen zullen Informatica Data Quality en Profiling van onschatbare waarde vinden voor het snel profileren van data en het uitvoeren van zinvolle analyses. Dataafwijkingen, koppelingen tussen datasets en dubbele data kunnen allemaal worden opgespoord met behulp van Informatica. Bovendien kunt u de juistheid van adressen controleren, gegevenstabellen maken voor gebruik als referentie en vooraf gedefinieerde gegevensregels gebruiken. Het door Informatica beschermde platform vergemakkelijkt ook teamsamenwerking bij datataken.
#5. OpenVerfijnen
OpenRefine is een gratis en open-source tool die door iedereen kan worden gedownload en gebruikt. Dit programma is op maat gemaakt om bedrijven te helpen bij het omgaan met 'rommelige gegevens' of datasets die afwijkingen of lege plekken bevatten. OpenRefine helpt experts met dataprofilering, afstemming, opschoning en laden. Het biedt ook meertalige klantenservice in meer dan 15 talen.
Dataprofilering versus datamining
Dataprofilering en datamining worden vaak gebruikt op het gebied van machine learning en statistische analyse, maar hun betekenis loopt sterk uiteen. Het is niet ongebruikelijk dat mensen deze namen door elkaar gebruiken of door elkaar halen. Ondanks de schijn zijn het verschillende concepten. In de eerste plaats bestaat datamining al een tijdje, maar dataprofilering is nog een niche studiegebied. Om u te helpen, hebben we de verschillen tussen dataprofilering en datamining uitgelegd. Zij zijn:
- De term "gegevensprofilering" wordt gebruikt om de methode te beschrijven van het onderzoeken van de gegevens en het trekken van conclusies en statistieken. Vanwege zijn bruikbaarheid bij het evalueren van gegevenskwaliteit, is het een onmisbaar hulpmiddel voor elk bedrijf. Gemiddelde, mediaan, percentiel, frequentie, maximum, minimum en andere maatstaven kunnen allemaal worden gebruikt bij gegevensprofilering voor bedrijven. Datamining is echter de praktijk van het ontdekken van nieuwe informatie en patronen binnen een huidige database. Het is de methode om een reeds bestaande database te analyseren en onbewerkte gegevens om te zetten in bruikbare inzichten.
- Dataprofilering genereert een beknopt rapport van data-attributen, terwijl datamining probeert waardevolle maar onopvallende bevindingen uit de data te halen.
- Dataprofilering vergemakkelijkt het gebruik van gegevens, terwijl datamining de toepassing van gegevens inhoudt.
- Dataprofileringssoftware omvat Microsoft Office, HP Info Analyzer, Melisa Data Profiler en vele andere. Orange, RapidMiner, SPSS, Rattle, Sisense, Weka, etc. zijn slechts enkele van de tools die worden gebruikt voor datamining.
Wat zijn de stappen van gegevensprofilering?
- Het verzamelen van beschrijvende statistieken zoals minimum, maximum, aantal en totaal.
- Gegevenstypen, omvang en herhalingspatronen verzamelen.
- Het toekennen van trefwoorden, beschrijvingen of categorieën aan gegevens.
- Beoordelen van datakwaliteit en de mogelijkheid om samenvoegingen op de data uit te voeren.
- De authenticiteit van metadata ontdekken en evalueren.
Wat is gegevensprofilering in ETL?
Dataprofilering in het kader van ETL verwijst naar een uitgebreid onderzoek van de brongegevens. Het systeem probeert de rangschikking, het kaliber en de inhoud van de primaire gegevens en de associaties met andere gegevens te begrijpen. Dit gebeurt binnen het ETL-proces (Extraheren, Transformeren en Laden) en vergemakkelijkt de identificatie van geschikte gegevens voor organisatorische initiatieven.
Waarom is gegevensprofilering belangrijk?
Gegevensprofilering is een handig hulpmiddel voor het verkennen, analyseren en beheren van gegevens. Er zijn verschillende redenen waarom het een integraal onderdeel zou moeten zijn van het databeheer van uw bedrijf. Op het meest fundamentele niveau zorgt dataprofilering ervoor dat de gegevens in uw tabellen overeenkomen met hun beschrijvingen.
Wat is het verschil tussen gegevenskwaliteit en gegevensprofilering?
Gegevensprofilering verwijst naar het systematisch onderzoeken van de samenstelling van gegevens, inclusief de structurele, semantische en numerieke kenmerken. "Gegevenskwaliteit" verwijst echter naar het systematische proces van het verifiëren van de nauwkeurigheid, volledigheid en consistentie van gegevens om de operationele efficiëntie en effectiviteit te verbeteren.
Wat zijn de drie soorten gegevensprofilering?
Zij omvatten:
- Structuur ontdekking
- Ontdekking van inhoud
- Ontdekking van relaties
In Conclusie
Het proces van gegevensprofilering is een essentiële en cruciale stap in elk streven naar gegevensbeheer of -analyse. Om een naadloze projectervaring te garanderen, is het daarom van cruciaal belang om de zaken met een knaller te beginnen. Door te beginnen met een duidelijk begrip van de projecttijdlijn, kunt u nauwkeurige schattingen geven en realistische verwachtingen scheppen. Bovendien kunt u vanaf het begin toegang hebben tot eersteklas gegevens, zodat u weloverwogen beslissingen kunt nemen en op koers kunt blijven naar succes.
Referenties
- simplilearn.com
- techtarget.com
- blog.hubspot.com
- indeed.com
Gerelateerde artikelen
- Prescriptieve analysetools en -technieken: 9+ beste opties voor 2023
- GEGEVENSBEHEER: hulpmiddelen voor effectief gegevensbeheer
- CUSTOMER 360: Betekenis, Salesforce, Platform & Degree Views
- GEGEVENSINTEGRATIE: definitie, toepassingen en hulpmiddelen
- DATA ENGINEER: Vaardigheidsvereiste en salaris voor 2023
- FINANCIËLE DERIVATEN: definitie, typen en voorbeelden
