Verileriniz, düzenleme ve analiz etme beceriniz kadar faydalıdır. Artan hacim ve veri çeşitliliği nedeniyle, doğruluk ve tutarlılık açısından incelenmesi çok önemlidir. Kötü yönetilen veriler işletmelere verimlilik kaybı, ekstra masraflar ve gerçekleşmemiş potansiyel açısından her yıl milyonlarca dolara mal olur, ancak verilerin yalnızca yaklaşık %3'ü kalite kriterlerini karşılar. İşte yanlış bilgilere karşı savaşta güçlü bir araç olan veri profili oluşturma geliyor. Verilerinizi takip etme ve düzeltme sürecidir, böylece iş dünyasında kendi yararınıza kullanabilirsiniz. Bu makale, veri profili oluşturma açık kaynak araçları, örnek ve veri profili oluşturmaya karşı veri madenciliği konularını ele almaktadır. Öyleyse okumaya devam edin!
Veri Profili Oluşturma Nedir?
Veri profili oluşturma, verilerin kalitesini anlamak için veri kümelerini incelemeye, değerlendirmeye, değerlendirmeye ve yoğunlaştırmaya yönelik sistematik bir prosedürdür. Veri güvenilirliği, eksiksizliği, düzenliliği, güncelliği ve kullanılabilirliği, veri kalitesini etkileyen çeşitli faktörlerden sadece birkaçıdır. Verilerinin doğruluğunu ve geçerliliğini belirlemelerine, potansiyel riskleri belirlemelerine ve genel eğilimler hakkında fikir edinmelerine olanak sağladığından, bu aracın uygulanması işletmeler için giderek daha önemli hale geliyor. Veri temizleme tekniklerinin uygulanması, müşteri veritabanlarında yaygın olarak bulunan eksik, fazlalık ve uygun olmayan değerler gibi pahalı hataların oluşumunu etkili bir şekilde azaltabilir. Bu araç aynı zamanda şirketlere önemli iş kararları için bilgi sağlayabilecek değerli içgörüler sağlayabilir.
Veri Profili Oluşturma Örneği
Veri profili oluşturmanın uygulanması, veri kalitesinin sağlanmasının son derece önemli olduğu çok çeşitli örneklere uygulanabilir. Dolayısıyla, bu örnekler şunları içerir:
- Örneğin, bir veri ambarı veya iş öngörüsü projesi için, birkaç farklı veri tabanından veya sistemden bilgi derlemek gerekebilir. Bu araç, çıkarma, dönüştürme ve yükleme (ETL) görevleri ve diğer veri girişi süreçlerindeki sorunları belirlemeye yardımcı olmak için bu projelere de uygulanabilir, böylece daha fazla ilerlemeden düzeltilebilirler.
- Günümüzde DF, büyük bir veri kümesindeki bir sorunun kaynağını bulmak için meta verileri incelemek için sıklıkla kullanılmaktadır. Örneğin, Hadoop ve SAS'ın veri ve veri profili yeteneklerini kullanarak, yeni iş stratejilerinin geliştirilmesinde en yararlı olan veri kategorilerini bulabilirsiniz.
- Hadoop için SAS enjektörü, Hadoop veri kümelerinin profilini çıkarmak ve bulguları depolamak için bir grafik kullanıcı arabirimi sağlar. Profil oluşturma sırasında meta veri değeri metrikleri, süreçlerin görsel temsilleri ve diğer grafikler oluşturulur ve bunların tümü verileri daha iyi değerlendirmek için kullanılabilir.
- Gerçek dünyada etki, DF araçlarıyla mümkündür. Texas Parks and Wildlife Department, örneğin, SAS bilgi yönetiminin DF yeteneklerini kullanarak ziyaretçi deneyimini geliştirdi. Veri temizleme, normalleştirme ve coğrafi kodlama, DF araçları kullanılarak gerçekleştirildi. Bu şekilde elde edilen veriler, müşteri hizmetlerini iyileştirdi ve Teksaslıların eyaletin muazzam park alanı ve su yollarının keyfini çıkarmasını kolaylaştırdı.
Veri Profili Oluşturma Araçları
Veri profili oluşturma araçları, fazlalık, doğruluk, tutarlılık ve eksiklik gibi veri kalitesi sorunlarını belirleyerek ve derinlemesine inceleyerek insan müdahalesine olan ihtiyacı ortadan kaldırır veya önemli ölçüde azaltır. Bu araçlar, veri kaynaklarını inceler ve hataların daha fazla araştırılabilmesi için bunları meta verilerine bağlar. Ek olarak, veri uzmanlarına veri kalitesi hakkında genellikle tablo ve grafik formatlarında sayısal veriler ve istatistikler sağlarlar. Aşağıda çeşitli veri profil oluşturma araçları bulunmaktadır:
1 numara. Kaliteli Veri Bilişim
Bu aynı zamanda hem yerel hem de uzak sunucularla kullanılabilen veri profil oluşturma araçlarından biridir. Otomatik veri analizi ile ilişkilerin ve sorunların bulunması, yapay zeka içgörüleri sayesinde araç tarafından mümkün hale gelir. Veri Kalitesi ayrıca veri kümelerini birleştirme, tekilleştirme, standartlaştırma ve doğrulamaya yönelik dönüşümleri de destekler.
2 numara. SAP Business Objects Veri Hizmetleri (BODS)
Bu, piyasadaki en iyi bilinen veri profil oluşturma araçlarından biridir. Firmaların, verileriyle tutarsızlıkları ve diğer sorunları tespit etmek için kolayca derinlemesine analizler yapmalarına olanak tanır. Fazlalık testleri, model dağılımı, sistemler arası veri bağımlılık analizi vb., bu araç kullanılarak gerçekleştirilebilecek basit görevlerdir.
#3. Talend Açık Stüdyo
Veri bütünlüğü aracı, bir bilgi profili oluşturucu, veri gezgini, yapı yöneticisi ve veri yöneticisinin işlevlerini birleştirerek bu aracı kolaylaştırır.
#4. Melissa Veri Profili Oluşturma
Bu araç, işletmeler için profil oluşturma, eşleştirme, zenginleştirme, doğrulama ve daha fazlasını içeren çok çeşitli işlemleri etkinleştirir. Çeşitli formatlardaki çok çeşitli veriler için kullanıcı dostu ve etkilidir. Profil oluşturma özellikleri, verilerin veri ambarına beslenmeden önce doğrulanması ve böylece tutarlı ve yüksek kalitede olmasını sağlamak için kullanışlıdır.
Ayrıca veri keşfi ve ayıklaması, veri kalitesi gözetimi, veri yönetişimi iyileştirmesi, meta veri havuzu oluşturma, standartlaştırılmış veriler vb. işlemleri yapabilir.
# 5. DataFlux Veri Yönetim Sunucusu
Bu araç ölçeklenebilir özelliklere sahiptir ve aynı zamanda kurumsal veri konsolidasyonu, veri seti entegrasyonu ve veri kalitesi uygulamasını yönetecek donanıma sahiptir.
Veri Profili Oluşturma Açık Kaynak Araçları
Veri profili oluşturma açık kaynak araçları aşağıdaki gibidir:
1 numara. Dörtlü Veri Temizleyici
Quadient DataCleaner, tüm veritabanınızı kapsamlı bir şekilde araştırmak ve her bilgi parçasının eşit olduğundan emin olmak için güvenebileceğiniz güvenilir bir dedektif gibidir. Bu, kullanımı kolay ve iş akışınıza sorunsuz bir şekilde entegre olan açık kaynaklı araçlardan biridir. Bu araç, veri boşluklarını analiz etmek, eksiksizliği sağlamak ve verileri karıştırmak söz konusu olduğunda birçok kişinin başvuracağı bir araçtır.
Quadient DataCleaner, kullanıcıların düzenli veri temizleme ve zenginleştirme yapmalarını sağlayarak veri kalitelerini yükseltmelerini sağlar. Araç yalnızca birinci sınıf kalite sağlamakla kalmaz, aynı zamanda sonuçları kolay görselleştirme için kullanıcı dostu raporlarda ve panolarda sunar. Aracın topluluk sürümü tüm kullanıcılara ücretsiz olarak sunulsa da, en son özelliklere sahip premium sürümün fiyatı, kullanım senaryonuz ve ticari gereksinimleriniz değerlendirildikten sonra ortaya çıkacaktır.
2 numara. Hevo
Hevo, tek bir kod satırı yazmak zorunda kalmadan veri boru hattını düzene koymak isteyenler için nihai çözümdür. Bu nedenle, "kodsuz" teknoloji ile yazılım özelleştirmesi artık programlama uzmanlarıyla sınırlı değildir. Herkes, kullanıcı dostu bir dijital arayüz kullanarak, temeldeki kodla uğraşmak zorunda kalmadan yazılımı beğenisine göre ayarlayabilir.
Ek olarak Hevo, uyumlu bir bilgi senfonisi yaratmak için çeşitli kaynaklardan gelen verileri sorunsuz bir şekilde bir araya getiren bir usta orkestra şefi gibidir. Ve en iyi kısım? Tamamen yönetilir, böylece teknik ayrıntılar hakkında endişelenmeden arkanıza yaslanıp gösterinin keyfini çıkarabilirsiniz. Ayrıca, bu uygulama ile analiz edilen verilerinizi çok sayıda veri ambarına zahmetsizce aktarabilir ve iyi organize edilmiş verilerinizin güvenli bir şekilde saklandığından emin olabilirsiniz. Buna ek olarak, platformumuz canlı sohbet yardımı, anlık veri takibi ve birinci sınıf dahili güvenlik önlemlerine sahiptir.
Bu arada, profesyonel oyunlarını yükseltmek isteyenler için Hevo, hizmetlerini iki hafta boyunca ücretsiz olarak test etmek için cezbedici bir fırsat sunuyor. Bu kısa keşif döneminden sonra kullanıcılar, ihtiyaçlarına uygun çeşitli kademeli fiyatlandırma seçenekleri arasından seçim yapabilir.
#3. Talend Açık Stüdyo
Talend Open Studio, açık kaynak yaklaşımıyla geniş çapta tanınan, veri entegrasyonu ve profil oluşturmaya yönelik popüler bir araçtır. Bu araç, ister toplu ister gerçek zamanlı olsun, ETL ve veri birleştirme görevlerini zahmetsizce gerçekleştirir.
Verileri saflaştırma ve düzenleme, metin alanlarının özelliklerini inceleme ve herhangi bir kaynaktan gelen bilgileri sorunsuz bir şekilde birleştirme gücüne sahiptir. Ve bu sadece başlangıç! Bu araç, boylamsal verilerin entegrasyonunu sağlayarak belirgin bir avantaj sunar. Bu, çok sayıda grafik ve tablo gösteren sezgisel bir arayüze sahip açık kaynaklı bir araçtır. Bu görsel yardımcılar, her veri noktası için profil oluşturmanın sonuçlarını zarif bir şekilde görüntüler. Talend Open Studio, tüm kullanıcılar tarafından ücretsiz olarak kullanılabilirken, bu aracın premium sürümleri çok sayıda ekstra özellik sunar ve aylık 1000$ – 1170$ arasında fiyatlandırılır.
#4. Informatica Veri Kalitesi ve Profil Oluşturma
Hem geliştiriciler hem de teknik olmayan kişiler, Informatica Data Quality and Profiling'i verilerin hızla profilini çıkarmak ve anlamlı analizler yapmak için paha biçilmez bulacaktır. Veri anormallikleri, veri kümeleri arasındaki bağlantılar ve yinelenen veriler, Informatica'nın yardımıyla ortaya çıkarılabilir. Ayrıca adreslerin doğruluğunu kontrol edebilir, referans olarak kullanmak üzere veri tabloları oluşturabilir ve önceden tanımlanmış veri kurallarını kullanabilirsiniz. Informatica korumalı platform, veri işlerinde ekip işbirliğini de kolaylaştırır.
# 5. Açık Refine
OpenRefine, herkes tarafından indirilip kullanılabilen ücretsiz ve açık kaynaklı bir araçtır. Bu program, işletmelerin "dağınık veriler" veya anormallikler ya da boşluklar içeren veri kümeleriyle başa çıkmalarına yardımcı olmak için tasarlanmıştır. OpenRefine, uzmanlara veri profili oluşturma, mutabakat, temizleme ve yükleme konularında yardımcı olur. Ayrıca 15'ten fazla dilde çok dilli müşteri hizmetleri sunar.
Veri Profili Oluşturma ve Veri Madenciliği
Veri profili oluşturma ve veri madenciliği, makine öğrenimi ve istatistiksel analiz alanlarında sıklıkla kullanılır, ancak anlamları büyük ölçüde değişir. İnsanların bu isimleri birbirinin yerine kullanması veya karıştırması alışılmadık bir durum değildir. Görünüşlerine rağmen, bunlar farklı kavramlardır. İlk olarak, veri madenciliği bir süredir var, ancak veri profilleme hala niş bir çalışma alanı. Ancak size yardımcı olmak için veri profili oluşturma ile veri madenciliği arasındaki farkları açıkladık. Bunlar:
- "Veri profili oluşturma" terimi, verileri inceleme ve bunlardan sonuçlar ve istatistikler çıkarma yöntemini tanımlamak için kullanılır. Veri kalitesini değerlendirmedeki kullanışlılığı nedeniyle her işletme için vazgeçilmez bir araçtır. Ortalama, medyan, yüzdelik dilim, sıklık, maksimum, minimum ve diğer ölçütlerin tümü, işletmeler için veri profili oluşturmada kullanılabilir. Bununla birlikte, veri madenciliği, mevcut bir veritabanında yeni bilgi ve kalıpları keşfetme pratiğidir. Halihazırda var olan bir veritabanını analiz etme ve ham verileri eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürme yöntemidir.
- Veri profili oluşturma, veri özniteliklerinin kısa bir raporunu oluştururken, veri madenciliği, verilerden değerli ancak göze çarpmayan bulguları ortaya çıkarmaya çalışır.
- Veri profili oluşturma, verilerin kullanımını kolaylaştırırken, veri madenciliği verilerin uygulanmasını içerir.
- Veri profili oluşturma yazılımı, Microsoft Office, HP Info Analyzer, Melisa Data Profiler ve diğerlerini içerir. Orange, RapidMiner, SPSS, Rattle, Sisense, Weka vb. veri madenciliği için kullanılan araçlardan sadece birkaçıdır.
Veri Profili Oluşturmanın Adımları Nelerdir?
- Minimum, maksimum, taksitli ve toplam gibi tanımlayıcı istatistiklerin toplanması.
- Veri türlerinin, kapsamının ve yineleme kalıplarının toplanması.
- Verilere anahtar kelimeler, açıklamalar veya kategoriler atfetme.
- Veri kalitesini ve veriler üzerinde birleştirme yapma olasılığını değerlendirme.
- Meta verilerin gerçekliğini keşfetme ve değerlendirme.
ETL'de Veri Profili Oluşturma Nedir?
ETL bağlamında veri profili oluşturma, kaynak verilerin kapsamlı bir incelemesini ifade eder. Sistem, birincil verilerin düzenini, çapını, özünü ve diğer verilerle olan ilişkilerini anlamaya çalışır. Bu, Çıkarma, Dönüştürme ve Yükleme (ETL) sürecinde gerçekleşir ve kurumsal girişimler için uygun verilerin tanımlanmasını kolaylaştırır.
Veri Profili Oluşturma Neden Önemli?
Veri profil oluşturma, veri keşfi, analizi ve yönetimi için yararlı bir araçtır. Bunun, şirketinizin veri yönetiminin ayrılmaz bir parçası olmasının birkaç nedeni vardır. En temel düzeyde, veri profili oluşturma, tablolarınızdaki verilerin açıklamalarına uygun olmasını sağlar.
Veri Kalitesi ile Veri Profili Oluşturma Arasındaki Fark Nedir?
Veri profili oluşturma, yapısal, anlamsal ve sayısal özellikleri de dahil olmak üzere veri bileşiminin sistematik olarak incelenmesini ifade eder. Bununla birlikte, "veri kalitesi", operasyonel verimliliği ve etkinliği artırmak için verilerin doğruluğunu, eksiksizliğini ve tutarlılığını doğrulamaya yönelik sistematik süreci ifade eder.
Üç Tür Veri Profili Oluşturma Nedir?
Bunlar:
- Yapı keşfi
- içerik keşfi
- ilişki keşfi
Sonuç olarak
Veri profili oluşturma süreci, her veri yönetimi veya analitik çabasında önemli ve önemli bir adımdır. Bu nedenle, sorunsuz bir proje deneyimi sağlamak için işleri bir patlama ile başlatmak çok önemlidir. Proje zaman çizelgesini net bir şekilde anlayarak başlayarak, doğru tahminler sunabilecek ve gerçekçi beklentiler belirleyebileceksiniz. Ek olarak, en başından itibaren birinci sınıf verilere erişim sahibi olmak, bilinçli kararlar vermenize ve başarıya giden yolda ilerlemenize olanak tanır.
Referanslar
- simplelearn.com
- teknolojitarget.com
- blog.hubspot.com
- indeed.com
İlgili Makaleler
- Standart Analitik Araçlar ve Teknikler: 9+ En İyi 2023 Seçeneği
- VERİ YÖNETİMİ: Etkili Veri Yönetimi İçin Araçlar
- MÜŞTERİ 360: Anlam, Salesforce, Platform ve Derece Görünümleri
- VERİ ENTEGRASYONU: Tanım, Uygulamalar ve Araçlar
- VERİ MÜHENDİSİ: Beceri Gereksinimi ve 2023 Maaşı
- FİNANSAL TÜREVLER: Tanım, Türler ve Örnekler
