Ваши данные столь же полезны, как и ваша способность систематизировать и анализировать их. Из-за растущего объема и разнообразия данных крайне важно проверять их на точность и согласованность. Плохо обработанные данные ежегодно обходятся компаниям в миллионы долларов из-за потери производительности, дополнительных расходов и нереализованного потенциала, но только около 3% данных соответствуют критериям качества. Вот вам и профилирование данных — мощный инструмент в борьбе с неточной информацией. Это процесс отслеживания и исправления ваших данных, чтобы вы могли использовать их в своих интересах в деловом мире. В этой статье рассматриваются инструменты с открытым исходным кодом для профилирования данных, пример, а также профилирование данных и интеллектуальный анализ данных. Итак, продолжайте читать!
Что такое профилирование данных?
Профилирование данных — это систематическая процедура тщательного изучения, оценки, оценки и сжатия наборов данных для понимания качества данных. Надежность данных, полнота, регулярность, своевременность и доступность — это лишь несколько примеров различных факторов, влияющих на качество данных. Использование этого инструмента становится все более важным для предприятий, поскольку он позволяет им проверять точность и достоверность своих данных, выявлять потенциальные риски и получать представление об общих тенденциях. Внедрение методов очистки данных может эффективно смягчить возникновение дорогостоящих ошибок, обычно встречающихся в базах данных клиентов, таких как отсутствующие, избыточные и несоответствующие значения. Этот инструмент также может предоставить компаниям ценную информацию, которая поможет принять важные бизнес-решения.
Пример профилирования данных
Реализация профилирования данных может применяться к разнообразным примерам, где обеспечение качества данных имеет первостепенное значение. Таким образом, эти примеры включают:
- Например, для хранилища данных или проекта бизнес-анализа может потребоваться сбор информации из нескольких разных баз данных или систем. Этот инструмент также можно применять к этим проектам, чтобы помочь выявить проблемы с задачами извлечения, преобразования и загрузки (ETL) и другими процессами ввода данных, чтобы их можно было исправить, прежде чем двигаться дальше.
- Сегодня DF часто используется для проверки метаданных, чтобы найти источник проблемы в большом наборе данных. Например, используя возможности данных и профилей данных Hadoop и SAS, вы можете найти категории данных, наиболее полезные для разработки новых бизнес-стратегий.
- Инжектор SAS для Hadoop предоставляет графический пользовательский интерфейс для профилирования наборов данных Hadoop и сохранения результатов. Показатели значения метаданных, визуальные представления процессов и другие диаграммы генерируются во время профилирования, и все это можно использовать для лучшей оценки данных.
- Воздействие в реальном мире возможно с помощью инструментов DF. Департамент парков и дикой природы Техаса, например, улучшил впечатления посетителей, используя возможности DF управления информацией SAS. Очистка данных, нормализация и геокодирование выполнялись с использованием инструментов DF. Данные, полученные таким образом, улучшили обслуживание клиентов и облегчили жителям Техаса пользование огромными парками штата и водными путями.
Инструменты профилирования данных
Инструменты профилирования данных устраняют или значительно сокращают потребность в человеческом вмешательстве, выявляя и исследуя проблемы качества данных, такие как избыточность, точность, согласованность и неполнота. Эти инструменты проверяют источники данных и связывают их со своими метаданными, чтобы можно было дополнительно исследовать ошибки. Кроме того, они предоставляют специалистам по данным числовые данные и статистику, часто в табличных и графических форматах, о качестве данных. Ниже приведены различные инструменты профилирования данных:
№1. Качественная информатика данных
Это также один из инструментов профилирования данных, который можно использовать как с локальными, так и с удаленными серверами. Автоматический анализ данных и обнаружение взаимосвязей и проблем стало возможным благодаря инструменту благодаря ИИ. Качество данных также поддерживает преобразования для консолидации, дедупликации, стандартизации и проверки наборов данных.
№ 2. Службы данных SAP Business Objects (BODS)
Это один из самых известных инструментов профилирования данных на рынке. Это позволяет фирмам легко проводить углубленный анализ для выявления расхождений и других проблем с их данными. Тесты на избыточность, распределение шаблонов, межсистемный анализ зависимостей данных и т. д. — все это простые задачи, которые можно выполнить с помощью этого инструмента.
№3. Таленд Открытая Студия
Его инструмент обеспечения целостности данных облегчает этот инструмент, объединяя функции профилировщика информации, проводника данных, менеджера структуры и менеджера данных.
№ 4. Мелисса Профилирование данных
Этот инструмент позволяет выполнять широкий спектр операций для бизнеса, включая профилирование, сопоставление, обогащение, проверку и многое другое. Он удобен и эффективен для широкого спектра данных в различных форматах. Его функции профилирования полезны для проверки данных перед их вводом в хранилище данных, что обеспечивает их согласованность и высокое качество.
Кроме того, он может выполнять такие операции, как обнаружение и извлечение данных, наблюдение за качеством данных, улучшение управления данными, создание репозитория метаданных, стандартизированные данные и т. д.
№ 5. Сервер управления данными DataFlux
Этот инструмент обладает масштабируемыми функциями, а также поддерживает консолидацию корпоративных данных, интеграцию наборов данных и контроль качества данных.
Инструменты с открытым исходным кодом для профилирования данных
Инструменты с открытым исходным кодом для профилирования данных:
№1. Quadient DataCleaner
Quadient DataCleaner похож на надежного детектива, на которого вы можете положиться, чтобы тщательно изучить всю вашу базу данных и убедиться, что каждая часть информации соответствует номиналу. Это один из тех инструментов с открытым исходным кодом, которые просты в использовании и легко интегрируются в ваш рабочий процесс. Этот инструмент пригодится многим, когда дело доходит до анализа пробелов в данных, обеспечения полноты и обработки данных.
Quadient DataCleaner позволяет пользователям повысить качество своих данных, позволяя выполнять регулярную очистку и обогащение данных. Инструмент не только обеспечивает первоклассное качество, но также представляет результаты в удобных для пользователя отчетах и информационных панелях для легкой визуализации. Хотя общедоступная версия инструмента доступна для всех пользователей бесплатно, цена премиум-версии с передовыми функциями будет раскрыта после оценки вашего сценария использования и коммерческих требований.
№ 2. Хево
Hevo — идеальное решение для тех, кто хочет оптимизировать конвейер данных, не написав ни одной строки кода. Следовательно, с технологией «без кода» настройка программного обеспечения больше не ограничивается экспертами по программированию. Любой может настроить программное обеспечение по своему вкусу, используя удобный цифровой интерфейс, без необходимости возиться с базовым кодом.
Кроме того, Hevo, как мастер-дирижер, плавно переплетает данные из различных источников для создания гармоничной симфонии информации. И лучшая часть? Он полностью управляем, поэтому вы можете расслабиться и наслаждаться шоу, не беспокоясь о технических деталях. Кроме того, с помощью этого приложения вы можете легко переносить проанализированные данные в множество хранилищ данных, гарантируя безопасное хранение ваших хорошо организованных данных. В дополнение к этому наша платформа может похвастаться помощью в чате, мгновенным отслеживанием данных и первоклассными внутренними мерами безопасности.
Между тем, для тех, кто хочет повысить уровень своей профессиональной игры, Hevo предлагает заманчивую возможность бесплатно протестировать свои услуги в течение двух недель. После этого короткого периода изучения пользователи могут выбирать из множества многоуровневых вариантов ценообразования в соответствии со своими потребностями.
№3. Таленд Открытая Студия
Talend Open Studio — популярный инструмент для интеграции и профилирования данных, широко известный своим подходом с открытым исходным кодом. Этот инструмент без труда выполняет задачи ETL и интеграции данных как в пакетном режиме, так и в режиме реального времени.
Он обладает способностью очищать и организовывать данные, тщательно анализировать характеристики текстовых полей и беспрепятственно объединять информацию из любого источника. И это только начало! Этот инструмент предлагает заметное преимущество, позволяя интегрировать продольные данные. Это инструмент с открытым исходным кодом, который может похвастаться интуитивно понятным интерфейсом, демонстрирующим множество графиков и таблиц. Эти визуальные средства элегантно отображают результаты профилирования для каждой точки данных. В то время как Talend Open Studio доступен для всех пользователей бесплатно, премиум-версии этого инструмента предлагают множество дополнительных функций и стоят от 1000 до 1170 долларов в месяц.
№ 4. Качество данных Informatica и профилирование
Разработчики и люди, не являющиеся техническими специалистами, найдут Informatica Data Quality and Profiling бесценным инструментом для быстрого профилирования данных и проведения значимого анализа. Аномалии данных, связи между наборами данных и повторяющиеся данные могут быть обнаружены с помощью Informatica. Кроме того, вы можете проверять точность адресов, создавать таблицы данных для использования в качестве ссылок и использовать предопределенные правила данных. Платформа, защищенная Informatica, также способствует совместной работе над данными.
№ 5. OpenRefine
OpenRefine — это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, который может загрузить и использовать любой желающий. Эта программа предназначена для помощи предприятиям в работе с «беспорядочными данными» или наборами данных, которые содержат аномалии или пробелы. OpenRefine помогает экспертам в профилировании, сверке, очистке и загрузке данных. Он также предлагает многоязычное обслуживание клиентов на более чем 15 языках.
Профилирование данных против интеллектуального анализа данных
Профилирование данных и интеллектуальный анализ данных часто используются в областях машинного обучения и статистического анализа, но их значения сильно различаются. Люди нередко используют эти имена взаимозаменяемо или путают их. Несмотря на внешний вид, это разные понятия. Во-первых, интеллектуальный анализ данных существует уже некоторое время, но профилирование данных все еще остается узкой областью изучения. Однако, чтобы помочь вам, мы объяснили различия между профилированием данных и интеллектуальным анализом данных. Они есть:
- Термин «профилирование данных» используется для описания метода изучения данных и получения на их основе выводов и статистических данных. Благодаря своей полезности для оценки качества данных, это незаменимый инструмент для любого бизнеса. Среднее значение, медиана, процентиль, частота, максимум, минимум и другие показатели могут использоваться при профилировании данных для бизнеса. Однако интеллектуальный анализ данных — это практика обнаружения новой информации и закономерностей в текущей базе данных. Это метод анализа уже существующей базы данных и превращения необработанных данных в полезную информацию.
- Профилирование данных создает краткий отчет об атрибутах данных, тогда как интеллектуальный анализ данных пытается выявить ценные, но незаметные выводы из данных.
- Профилирование данных облегчает использование данных, тогда как интеллектуальный анализ данных включает в себя применение данных.
- Программное обеспечение для профилирования данных включает Microsoft Office, HP Info Analyzer, Melisa Data Profiler и многие другие. Orange, RapidMiner, SPSS, Rattle, Sisense, Weka и т. д. — это лишь некоторые из инструментов, используемых для интеллектуального анализа данных.
Каковы этапы профилирования данных?
- Сбор описательной статистики, такой как минимум, максимум, сумма и итог.
- Сбор типов данных, степени и закономерностей повторения.
- Атрибуция ключевых слов, описаний или категорий к данным.
- Оценка качества данных и возможность проведения слияния данных.
- Обнаружение и оценка подлинности метаданных.
Что такое профилирование данных в ETL?
Профилирование данных в контексте ETL относится к всестороннему изучению исходных данных. Система пытается понять расположение, масштаб и сущность первичных данных и их связи с другими данными. Это происходит в процессе извлечения, преобразования и загрузки (ETL) и облегчает идентификацию подходящих данных для организационных инициатив.
Почему важно профилирование данных?
Профилирование данных — полезный инструмент для исследования, анализа и управления данными. Есть несколько причин, по которым он должен быть неотъемлемой частью управления данными вашей компании. На самом фундаментальном уровне профилирование данных гарантирует, что данные в ваших таблицах соответствуют их описаниям.
В чем разница между качеством данных и профилированием данных?
Профилирование данных относится к систематическому изучению состава данных, включая их структурные, семантические и числовые характеристики. Однако «качество данных» относится к систематическому процессу проверки точности, полноты и непротиворечивости данных для повышения операционной эффективности и результативности.
Каковы три типа профилирования данных?
Они включают в себя:
- Открытие структуры
- Обнаружение контента
- Обнаружение отношений
В заключение
Процесс профилирования данных является важным и ключевым шагом в любой работе по управлению данными или аналитике. Следовательно, чтобы обеспечить беспрепятственный опыт работы с проектом, крайне важно начать все с треском. Начав с четкого понимания графика проекта, вы сможете предоставить точные оценки и установить реалистичные ожидания. Кроме того, наличие доступа к первоклассным данным с самого начала позволит вам принимать обоснованные решения и оставаться на пути к успеху.
Рекомендации
- simpleilearn.com
- techtarget.com
- blog.hubspot.com
- indeed.com
Статьи по теме
- Инструменты и методы предписывающей аналитики: 9+ лучших вариантов 2023 года
- УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ: инструменты для эффективного управления данными
- CUSTOMER 360: смысл, Salesforce, платформа и представление степени
- ИНТЕГРАЦИЯ ДАННЫХ: определение, приложения и инструменты
- ИНЖЕНЕР ПО ДАННЫМ: требования к навыкам и зарплата в 2023 году
- ПРОИЗВОДНЫЕ ФИНАНСОВЫЕ СРЕДСТВА: определение, типы и примеры
