Ваші дані так само корисні, як і ваша здатність упорядковувати й аналізувати їх. У зв’язку зі збільшенням обсягу та різноманітності даних вкрай важливо досліджувати їх точність і послідовність. Погано оброблені дані коштують компаніям мільйони доларів щороку через втрату продуктивності, додаткові витрати та нереалізований потенціал, але лише близько 3% даних відповідають критеріям якості. Ось і профілювання даних, потужний інструмент у війні проти неточної інформації. Це процес спостереження за вашими даними та їх уточнення, щоб ви могли використовувати їх на свою користь у діловому світі. У цій статті розглядаються інструменти профілювання даних з відкритим вихідним кодом, приклад і профілювання даних проти інтелектуального аналізу даних. Отже, продовжуйте читати!
Що таке профілювання даних?
Профілювання даних — це систематична процедура ретельного аналізу, оцінювання та зведення наборів даних для розуміння якості даних. Надійність, повнота, регулярність, своєчасність і доступність даних є лише кількома прикладами різних факторів, які впливають на якість даних. Практика використання цього інструменту стає все більш важливою для підприємств, оскільки він дозволяє їм переконатися в точності та достовірності своїх даних, визначити потенційні ризики та отримати уявлення про загальні тенденції. Впровадження методів очищення даних може ефективно пом’якшити виникнення дорогих помилок, які зазвичай зустрічаються в базах даних клієнтів, таких як відсутні, зайві та невідповідні значення. Цей інструмент також може надати компаніям цінну інформацію, яка може стати основою для прийняття важливих бізнес-рішень.
Приклад профілювання даних
Реалізація профілювання даних може бути застосована до різноманітних прикладів, коли забезпечення якості даних є надзвичайно важливим. Таким чином, ці приклади включають:
- Для сховища даних або проекту бізнес-інсайту, наприклад, може знадобитися зібрати інформацію з кількох різних баз даних або систем. Цей інструмент також можна застосувати до цих проектів, щоб допомогти виявити проблеми із завданнями вилучення, перетворення та завантаження (ETL) та іншими процесами введення даних, щоб їх можна було виправити, перш ніж рухатися далі.
- Сьогодні DF часто використовується для вивчення метаданих, щоб знайти джерело проблеми у великому наборі даних. Наприклад, за допомогою даних і можливостей профілю даних Hadoop і SAS можна знайти категорії даних, найбільш корисні для розробки нових бізнес-стратегій.
- Інжектор SAS для Hadoop надає графічний інтерфейс користувача для профілювання наборів даних Hadoop і зберігання результатів. Під час профілювання генеруються показники для значення метаданих, візуальні представлення процесів та інші діаграми, які можна використовувати для кращої оцінки даних.
- Вплив на реальний світ можливий за допомогою інструментів DF. Техаський департамент парків і дикої природи, наприклад, покращив досвід відвідувачів, використовуючи можливості DF управління інформацією SAS. Очищення даних, нормалізація та геокодування були виконані за допомогою інструментів DF. Дані, отримані таким чином, покращили обслуговування клієнтів і полегшили техасцям насолоду величезними парками та водними шляхами штату.
Інструменти профілювання даних
Інструменти профілювання даних усувають або значно зменшують потребу в людському втручанні, виявляючи та досліджуючи проблеми якості даних, такі як надмірність, точність, узгодженість і неповнота. Ці інструменти перевіряють джерела даних і підключають їх до їхніх метаданих, щоб помилки можна було дослідити далі. Крім того, вони надають фахівцям із обробки даних числові дані та статистику, часто в табличному та графічному форматах, про якість даних. Нижче наведено різні інструменти профілювання даних:
#1. Інформатика якісних даних
Це також один із інструментів профілювання даних, який можна використовувати як з локальними, так і з віддаленими серверами. Автоматичний аналіз даних і пошук взаємозв’язків і проблем стає можливим завдяки інструменту завдяки аналізу AI. Якість даних також підтримує перетворення для консолідації, дедуплікації, стандартизації та перевірки наборів даних.
#2. Служби даних SAP Business Objects (BODS)
Це один із найвідоміших інструментів профілювання даних на ринку. Це дозволяє компаніям легко проводити поглиблений аналіз, щоб виявити розбіжності та інші проблеми з їхніми даними. Тести надлишковості, розподіл шаблонів, міжсистемний аналіз залежностей даних тощо — це прості завдання, які можна виконати за допомогою цього інструменту.
#3. Відкрита студія Talend
Його інструмент цілісності даних полегшує цей інструмент, поєднуючи функції інформаційного профайлера, дослідника даних, менеджера структур і менеджера даних.
#4. Профілювання даних Melissa
Цей інструмент дозволяє підприємствам виконувати широкий спектр операцій, зокрема профілювання, зіставлення, збагачення, перевірку тощо. Він зручний і ефективний для широкого спектру даних у різних форматах. Його функції профілювання корисні для перевірки даних перед тим, як вони будуть подані в сховище даних, таким чином гарантуючи їх послідовність і високу якість.
Крім того, він може виконувати такі операції, як виявлення та вилучення даних, спостереження за якістю даних, покращення керування даними, створення сховища метаданих, стандартизовані дані тощо.
#5. Сервер керування даними DataFlux
Цей інструмент має масштабовані функції, він також обладнаний для консолідації корпоративних даних, інтеграції наборів даних і контролю якості даних.
Інструменти профілювання даних з відкритим кодом
Інструменти профілювання даних із відкритим кодом:
#1. Quadient DataCleaner
Quadient DataCleaner схожий на надійного детектива, на якого можна покластися, він ретельно дослідить всю вашу базу даних і переконається, що кожна інформація відповідає належному рівню. Це один із тих інструментів із відкритим кодом, які прості у використанні та легко інтегруються у ваш робочий процес. Цей інструмент є популярним для багатьох, коли справа доходить до аналізу прогалин у даних, забезпечення повноти та суперечок із даними.
Quadient DataCleaner дає змогу користувачам підвищити якість своїх даних, дозволяючи їм виконувати регулярне очищення та збагачення даних. Інструмент не тільки забезпечує найвищу якість, але й представляє результати у зручних для користувача звітах і інформаційних панелях для легкої візуалізації. Незважаючи на те, що версія інструменту спільноти доступна для всіх користувачів безкоштовно, ціна преміум-версії з найсучаснішими функціями буде оголошена після оцінки вашого сценарію використання та комерційних вимог.
#2. Хево
Hevo — це найкраще рішення для тих, хто хоче оптимізувати свій конвеєр даних без необхідності писати жодного рядка коду. Отже, з технологією «без коду» налаштування програмного забезпечення більше не обмежується фахівцями з програмування. Будь-хто може налаштувати програмне забезпечення на свій смак за допомогою зручного цифрового інтерфейсу без необхідності возитися з основним кодом.
Крім того, Hevo схожий на майстер-диригента, який плавно переплітає дані з різних джерел для створення гармонійної симфонії інформації. А найкраща частина? Він повністю керований, тому ви можете розслабитися та насолоджуватися шоу, не турбуючись про технічні деталі. Крім того, за допомогою цієї програми ви можете легко транспортувати проаналізовані дані до безлічі сховищ даних, забезпечуючи безпечне зберігання ваших добре організованих даних. Крім того, наша платформа може похвалитися підтримкою в чаті, миттєвим відстеженням даних і першокласними засобами внутрішньої безпеки.
Тим часом для тих, хто прагне підняти свою професійну гру, Hevo пропонує спокусливу можливість безкоштовно протестувати їхні послуги протягом двох тижнів. Після цього короткого періоду дослідження користувачі зможуть вибрати з безлічі багаторівневих варіантів ціноутворення відповідно до своїх потреб.
#3. Відкрита студія Talend
Talend Open Studio — це популярний інструмент для інтеграції та профілювання даних, широко відомий завдяки підходу з відкритим кодом. Цей інструмент без особливих зусиль виконує завдання ETL і об’єднання даних, як пакетно, так і в режимі реального часу.
Він має можливість очищати й упорядковувати дані, ретельно вивчати особливості текстових полів і плавно об’єднувати інформацію будь-якого походження. І це лише початок! Цей інструмент пропонує відмінну перевагу, оскільки дозволяє інтегрувати поздовжні дані. Це інструмент із відкритим кодом, який може похвалитися інтуїтивно зрозумілим інтерфейсом, який демонструє безліч графіків і таблиць. Ці візуальні посібники елегантно відображають результати профілювання для кожної точки даних. Хоча Talend Open Studio доступний для всіх користувачів безкоштовно, преміум-версії цього інструменту пропонують безліч додаткових функцій і коштують від 1000 до 1170 доларів США на місяць.
#4. Якість і профілювання даних Informatica
Як розробники, так і люди, які не мають технічних знань, знайдуть Informatica Data Quality and Profiling безцінні засоби для швидкого профілювання даних і проведення значимого аналізу. Аномалії даних, зв’язки між наборами даних і дублікати даних можна виявити за допомогою Informatica. Крім того, ви можете перевіряти точність адрес, створювати таблиці даних для використання в якості посилань і використовувати попередньо визначені правила даних. Платформа, захищена Informatica, також полегшує командну співпрацю над роботою з даними.
#5. OpenRefine
OpenRefine — це безкоштовний інструмент із відкритим вихідним кодом, який може завантажити та використовувати кожен. Цю програму розроблено для того, щоб допомогти підприємствам працювати з «безладними даними» або наборами даних, які містять аномалії чи пропуски. OpenRefine допомагає експертам у профілюванні даних, узгодженні, очищенні та завантаженні. Він також пропонує багатомовне обслуговування клієнтів понад 15 мовами.
Профілювання даних проти аналізу даних
Профілювання даних і інтелектуальний аналіз даних часто використовуються в області машинного навчання та статистичного аналізу, але їх значення дуже різняться. Нерідко люди використовують ці назви як синоніми або плутають їх. Незважаючи на зовнішній вигляд, це різні поняття. По-перше, інтелектуальний аналіз даних існує вже деякий час, але профілювання даних все ще є нішевою областю дослідження. Однак, щоб допомогти вам, ми пояснили відмінності між профілюванням даних і аналізом даних. Вони є:
- Термін «профілювання даних» використовується для опису методу вивчення даних і отримання з них висновків і статистики. Завдяки своїй корисності в оцінці якості даних, він є незамінним інструментом для будь-якого бізнесу. Середнє значення, медіана, процентиль, частота, максимум, мінімум та інші показники можна використовувати для профілювання даних для компаній. Однак інтелектуальний аналіз даних — це практика виявлення нової інформації та шаблонів у поточній базі даних. Це метод аналізу вже існуючої бази даних і перетворення необроблених даних у корисні ідеї.
- Профілювання даних створює стислий звіт про атрибути даних, тоді як інтелектуальний аналіз даних намагається виявити цінні, але непомітні висновки з даних.
- Профілювання даних полегшує використання даних, тоді як аналіз даних включає застосування даних.
- Програмне забезпечення для профілювання даних включає Microsoft Office, HP Info Analyzer, Melisa Data Profiler та багато інших. Orange, RapidMiner, SPSS, Rattle, Sisense, Weka тощо – це лише деякі інструменти, які використовуються для інтелектуального аналізу даних.
Які етапи профілювання даних?
- Збір описової статистики, як-от мінімум, максимум, підрахунок і загальна сума.
- Збір типів даних, обсягу та шаблонів повторення.
- Приписування даних ключових слів, описів або категорій.
- Оцінка якості даних і можливості проведення злиття даних.
- Виявлення та оцінка автентичності метаданих.
Що таке профілювання даних в ETL?
Профілювання даних у контексті ETL відноситься до всебічної перевірки вихідних даних. Система намагається зрозуміти розташування, калібр і суть первинних даних і їх асоціації з іншими даними. Це відбувається в рамках процесу вилучення, перетворення та завантаження (ETL) і полегшує ідентифікацію відповідних даних для організаційних ініціатив.
Чому профілювання даних є важливим?
Профілювання даних є корисним інструментом для дослідження, аналізу та керування даними. Є кілька причин, чому це має бути невід’ємною частиною керування даними вашої компанії. На найфундаментальнішому рівні профілювання даних забезпечує відповідність даних у ваших таблицях їхнім описам.
Яка різниця між якістю даних і профілюванням даних?
Профілювання даних відноситься до систематичного дослідження складу даних, включаючи їх структурні, семантичні та числові характеристики. Однак «якість даних» відноситься до систематичного процесу перевірки точності, повноти та узгодженості даних для підвищення оперативної ефективності та результативності.
Які є три типи профілювання даних?
Вони включають в себе:
- Відкриття структури
- Виявлення вмісту
- Відкриття стосунків
У Висновку
Процес профілювання даних є важливим і ключовим кроком у кожному заході з управління даними або аналітики. Отже, щоб забезпечити безперебійний досвід роботи над проектом, дуже важливо розпочати роботу з ураганом. Розпочавши з чіткого розуміння графіка проекту, ви зможете надати точні оцінки та встановити реалістичні очікування. Крім того, доступ до першокласних даних з самого початку дозволить вам приймати зважені рішення та залишатися на шляху до успіху.
посилання
- simplilearn.com
- techtarget.com
- blog.hubspot.com
- really.com
Статті по темі
- Інструменти та методи директивної аналітики: 9+ найкращих варіантів 2023 року
- УПРАВЛІННЯ ДАНИМИ: інструменти для ефективного управління даними
- CUSTOMER 360: Значення, Salesforce, Платформа та Перегляди ступеня
- ІНТЕГРАЦІЯ ДАНИХ: визначення, програми та інструменти
- ІНЖЕНЕР ДАНИХ: Вимоги до кваліфікації та зарплата 2023
- ПОХІДНІ ФІНАНСОВІ ИНСТРУМЕНТИ: визначення, типи та приклади
