Dữ liệu của bạn cũng hữu ích như khả năng sắp xếp và phân tích dữ liệu của bạn. Do khối lượng ngày càng tăng và sự đa dạng của dữ liệu, điều quan trọng là phải kiểm tra tính chính xác và nhất quán của nó. Dữ liệu được xử lý kém khiến doanh nghiệp thiệt hại hàng triệu đô la mỗi năm do mất năng suất, chi phí phát sinh và tiềm năng chưa được khai thác, nhưng chỉ khoảng 3% dữ liệu đáp ứng các tiêu chí chất lượng. Ở đây có hồ sơ dữ liệu, một công cụ mạnh mẽ trong cuộc chiến chống lại thông tin không chính xác. Đó là quá trình theo dõi và sửa chữa dữ liệu của bạn để bạn có thể sử dụng dữ liệu đó vì lợi ích của mình trong thế giới kinh doanh. Bài viết này đi sâu vào các công cụ mã nguồn mở lập hồ sơ dữ liệu, ví dụ và lập hồ sơ dữ liệu so với khai thác dữ liệu. Vì vậy, hãy tiếp tục đọc!
Hồ sơ dữ liệu là gì?
Lập hồ sơ dữ liệu là quy trình có hệ thống để xem xét kỹ lưỡng, đánh giá, đánh giá và cô đọng các bộ dữ liệu để có được sự hiểu biết về chất lượng của dữ liệu. Độ tin cậy, đầy đủ, đều đặn, kịp thời và sẵn có của dữ liệu chỉ là một vài ví dụ về các yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu. Việc thực hành công cụ này ngày càng trở nên quan trọng đối với các doanh nghiệp, vì nó cho phép họ xác định tính chính xác và hợp lệ của dữ liệu, xác định các rủi ro tiềm ẩn và hiểu rõ hơn về các xu hướng chung. Việc triển khai các kỹ thuật làm sạch dữ liệu có thể giảm thiểu hiệu quả sự xuất hiện của các lỗi đắt tiền thường thấy trong cơ sở dữ liệu khách hàng, chẳng hạn như các giá trị bị thiếu, thừa và không phù hợp. Công cụ này cũng có thể cung cấp cho các công ty thông tin chuyên sâu có giá trị giúp đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng.
Ví dụ về hồ sơ dữ liệu
Việc triển khai lập hồ sơ dữ liệu có thể được áp dụng cho nhiều ví dụ khác nhau trong đó việc đảm bảo chất lượng dữ liệu là vô cùng quan trọng. Vì vậy, những ví dụ này bao gồm:
- Ví dụ: đối với kho dữ liệu hoặc dự án hiểu biết về doanh nghiệp, có thể cần phải biên dịch thông tin từ một số cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống khác nhau. Công cụ này cũng có thể được áp dụng cho các dự án này để giúp phát hiện các sự cố với các tác vụ trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) cũng như các quy trình nhập dữ liệu khác để có thể khắc phục chúng trước khi tiếp tục.
- Ngày nay, DF thường được sử dụng để kiểm tra siêu dữ liệu nhằm tìm ra nguồn gốc của vấn đề trong tập dữ liệu lớn. Ví dụ: sử dụng dữ liệu và khả năng hồ sơ dữ liệu của Hadoop và SAS, bạn có thể định vị các loại dữ liệu hữu ích nhất để phát triển các chiến lược kinh doanh mới.
- Công cụ tiêm SAS cho Hadoop cung cấp giao diện người dùng đồ họa để định hình các bộ dữ liệu Hadoop và lưu trữ các kết quả. Các chỉ số cho giá trị siêu dữ liệu, biểu diễn trực quan của quy trình và các biểu đồ khác được tạo trong quá trình lập hồ sơ, tất cả đều có thể được sử dụng để đánh giá dữ liệu tốt hơn.
- Tác động trong thế giới thực là có thể với các công cụ DF. Chẳng hạn, Cục Công viên và Động vật hoang dã Texas đã nâng cao trải nghiệm của khách truy cập bằng cách sử dụng các khả năng DF của quản lý thông tin SAS. Làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa và mã hóa địa lý đều được thực hiện bằng cách sử dụng các công cụ DF. Dữ liệu thu được theo cách này đã cải thiện dịch vụ khách hàng và giúp người dân Texas dễ dàng tận hưởng vùng đất công viên và đường thủy rộng lớn của bang.
Công cụ lập hồ sơ dữ liệu
Các công cụ lập hồ sơ dữ liệu loại bỏ hoặc giảm đáng kể nhu cầu can thiệp của con người bằng cách xác định và đào sâu vào các vấn đề về chất lượng dữ liệu như dư thừa, độ chính xác, tính nhất quán và tính không đầy đủ. Các công cụ này kiểm tra các nguồn dữ liệu và kết nối chúng với siêu dữ liệu của chúng để có thể điều tra thêm các sai sót. Ngoài ra, họ cung cấp cho các chuyên gia dữ liệu dữ liệu số và thống kê, thường ở định dạng bảng và đồ họa, về chất lượng dữ liệu. Dưới đây là các công cụ lập hồ sơ dữ liệu khác nhau:
#1. Chất lượng Dữ liệu Tin học
Đây cũng là một trong những công cụ định hình dữ liệu có thể được sử dụng với cả máy chủ cục bộ và máy chủ từ xa. Công cụ này có thể thực hiện phân tích dữ liệu tự động và tìm ra các mối quan hệ cũng như vấn đề nhờ những hiểu biết sâu sắc về AI. Chất lượng dữ liệu cũng hỗ trợ các phép biến đổi để hợp nhất, loại bỏ trùng lặp, chuẩn hóa và xác thực các tập dữ liệu.
#2. Dịch vụ dữ liệu đối tượng kinh doanh SAP (BODS)
Đây là một trong những công cụ lập hồ sơ dữ liệu nổi tiếng nhất trên thị trường. Nó cho phép các công ty dễ dàng tiến hành phân tích chuyên sâu để phát hiện sự khác biệt và các vấn đề khác với dữ liệu của họ. Kiểm tra dự phòng, phân phối mẫu, phân tích sự phụ thuộc dữ liệu giữa các hệ thống, v.v., đều là những tác vụ đơn giản có thể được thực hiện bằng công cụ này.
#3. Xưởng mở Talend
Công cụ toàn vẹn dữ liệu của nó hỗ trợ công cụ này bằng cách kết hợp các chức năng của trình lược tả thông tin, trình khám phá dữ liệu, trình quản lý cấu trúc và trình quản lý dữ liệu.
#4. Hồ sơ dữ liệu Melissa
Công cụ này hỗ trợ nhiều hoạt động cho doanh nghiệp, bao gồm lập hồ sơ, đối sánh, bổ sung, xác minh, v.v. Nó thân thiện với người dùng và hiệu quả đối với nhiều loại dữ liệu ở nhiều định dạng khác nhau. Các tính năng lập hồ sơ của nó rất hữu ích để xác minh dữ liệu trước khi dữ liệu được đưa vào kho dữ liệu, do đó đảm bảo rằng dữ liệu nhất quán và có chất lượng cao.
Ngoài ra, nó có thể thực hiện các hoạt động như khám phá và trích xuất dữ liệu, giám sát chất lượng dữ liệu, cải thiện quản trị dữ liệu, tạo kho lưu trữ siêu dữ liệu, dữ liệu được tiêu chuẩn hóa, v.v.
#5. Máy chủ quản lý dữ liệu DataFlux
Công cụ này có các tính năng có thể mở rộng, nó cũng được trang bị để xử lý việc hợp nhất dữ liệu doanh nghiệp, tích hợp tập dữ liệu và thực thi chất lượng dữ liệu.
Công cụ mã nguồn mở lập hồ sơ dữ liệu
Các công cụ mã nguồn mở lập hồ sơ dữ liệu như sau:
#1. DataCleaner Quadient
Quadient DataCleaner giống như một thám tử đáng tin cậy mà bạn có thể tin cậy để điều tra kỹ lưỡng toàn bộ cơ sở dữ liệu của mình và đảm bảo rằng mọi thông tin đều chính xác. Đây là một trong những công cụ nguồn mở dễ sử dụng và tích hợp liền mạch vào quy trình làm việc của bạn. Công cụ này được nhiều người sử dụng khi phân tích các khoảng trống dữ liệu, đảm bảo tính đầy đủ và sắp xếp dữ liệu.
Quadient DataCleaner trao quyền cho người dùng nâng cao chất lượng dữ liệu của họ bằng cách cho phép họ thực hiện làm sạch và làm giàu dữ liệu thường xuyên. Công cụ này không chỉ đảm bảo chất lượng hàng đầu mà còn trình bày kết quả trong các báo cáo và bảng điều khiển thân thiện với người dùng để dễ hình dung. Mặc dù phiên bản cộng đồng của công cụ được cung cấp miễn phí cho tất cả người dùng, nhưng giá của phiên bản cao cấp với các tính năng tiên tiến sẽ được tiết lộ sau khi đánh giá kịch bản sử dụng và yêu cầu thương mại của bạn.
#2. Hevo
Hevo là giải pháp tối ưu cho những ai muốn sắp xếp hợp lý đường dẫn dữ liệu của mình mà không phải viết một dòng mã nào. Do đó, với công nghệ “no code”, việc tùy chỉnh phần mềm không còn giới hạn đối với các chuyên gia lập trình. Bất kỳ ai cũng có thể điều chỉnh phần mềm theo ý thích của mình bằng giao diện kỹ thuật số thân thiện với người dùng mà không cần phải mày mò mã cơ bản.
Ngoài ra, Hevo giống như một nhạc trưởng bậc thầy, kết hợp liền mạch dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra một bản giao hưởng thông tin hài hòa. Và phần tốt nhất? Nó được quản lý hoàn toàn, vì vậy bạn có thể ngồi lại và thưởng thức chương trình mà không phải lo lắng về các chi tiết kỹ thuật. Ngoài ra, với ứng dụng này, bạn có thể dễ dàng vận chuyển dữ liệu đã phân tích của mình đến vô số kho dữ liệu, đảm bảo rằng dữ liệu được sắp xếp hợp lý của bạn được lưu trữ an toàn. Ngoài ra, nền tảng của chúng tôi tự hào có hỗ trợ trò chuyện trực tiếp, theo dõi dữ liệu tức thời và các biện pháp bảo mật nội bộ hàng đầu.
Trong khi đó, đối với những người đang tìm cách nâng tầm trò chơi chuyên nghiệp của mình, Hevo mang đến cơ hội hấp dẫn để thử nghiệm dịch vụ của họ miễn phí trong hai tuần. Sau khoảng thời gian khám phá ngắn này, người dùng có thể chọn từ nhiều tùy chọn định giá theo cấp độ khác nhau để phù hợp với nhu cầu của họ.
#3. Xưởng mở Talend
Talend Open Studio là một công cụ phổ biến để tích hợp và lập hồ sơ dữ liệu, được công nhận rộng rãi nhờ cách tiếp cận nguồn mở. Công cụ này dễ dàng thực hiện các tác vụ kết hợp dữ liệu và ETL, cho dù theo đợt hay theo thời gian thực.
Nó có khả năng tinh lọc và sắp xếp dữ liệu, xem xét kỹ lưỡng các đặc điểm của các trường văn bản và hợp nhất thông tin từ bất kỳ nguồn gốc nào một cách liền mạch. Và đó mới chỉ là khởi đầu! Công cụ này mang lại lợi thế đặc biệt bằng cách cho phép tích hợp dữ liệu theo chiều dọc. Đây là một công cụ mã nguồn mở có giao diện trực quan hiển thị rất nhiều biểu đồ và bảng. Những công cụ hỗ trợ trực quan này hiển thị một cách trang nhã kết quả của hồ sơ cho mọi điểm dữ liệu. Mặc dù Talend Open Studio được cung cấp miễn phí cho tất cả người dùng, các phiên bản cao cấp của công cụ này cung cấp rất nhiều tính năng bổ sung và có giá từ $1000 – $1170 hàng tháng.
#4. Chất lượng và hồ sơ dữ liệu Informatica
Các nhà phát triển cũng như những người không chuyên về kỹ thuật sẽ thấy Chất lượng và Hồ sơ Dữ liệu của Informatica là vô giá để lập hồ sơ dữ liệu nhanh chóng và tiến hành các phân tích có ý nghĩa. Tất cả các bất thường về dữ liệu, mối liên kết giữa các bộ dữ liệu và dữ liệu trùng lặp đều có thể được phát hiện với sự trợ giúp của Informatica. Ngoài ra, bạn có thể kiểm tra tính chính xác của địa chỉ, tạo bảng dữ liệu để sử dụng làm tài liệu tham khảo và sử dụng các quy tắc dữ liệu được xác định trước. Nền tảng được bảo vệ bởi Informatica cũng tạo điều kiện thuận lợi cho sự cộng tác của nhóm trong các công việc dữ liệu.
#5. mở tinh chỉnh
OpenRefine là một công cụ nguồn mở và miễn phí mà bất kỳ ai cũng có thể tải xuống và sử dụng. Chương trình này được thiết kế để hỗ trợ các doanh nghiệp xử lý “dữ liệu lộn xộn” hoặc tập dữ liệu có chứa điểm bất thường hoặc khoảng trống. OpenRefine giúp các chuyên gia lập hồ sơ, đối chiếu, làm sạch và tải dữ liệu. Nó cũng cung cấp dịch vụ chăm sóc khách hàng đa ngôn ngữ với hơn 15 ngôn ngữ.
Hồ sơ dữ liệu so với khai thác dữ liệu
Cấu hình dữ liệu và khai thác dữ liệu thường được sử dụng trong các lĩnh vực học máy và phân tích thống kê, nhưng ý nghĩa của chúng rất khác nhau. Không có gì lạ khi mọi người sử dụng những tên này thay thế cho nhau hoặc trộn lẫn chúng. Mặc dù xuất hiện, chúng là những khái niệm khác biệt. Đầu tiên, khai thác dữ liệu đã xuất hiện được một thời gian, nhưng cấu hình dữ liệu vẫn là một lĩnh vực nghiên cứu thích hợp. Tuy nhiên, để giúp bạn, chúng tôi đã giải thích sự khác biệt giữa lập hồ sơ dữ liệu và khai thác dữ liệu. Họ đang:
- Thuật ngữ “lập hồ sơ dữ liệu” được sử dụng để mô tả phương pháp kiểm tra dữ liệu và rút ra kết luận cũng như số liệu thống kê từ đó. Do tính hữu ích của nó trong việc đánh giá chất lượng dữ liệu, nó là một công cụ không thể thiếu đối với bất kỳ doanh nghiệp nào. Giá trị trung bình, trung bình, phần trăm, tần suất, tối đa, tối thiểu và các biện pháp khác đều có thể được sử dụng trong hồ sơ dữ liệu cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, khai thác dữ liệu là thực hành khám phá thông tin và mẫu mới trong cơ sở dữ liệu hiện tại. Đó là phương pháp phân tích cơ sở dữ liệu đã có sẵn và biến dữ liệu thô thành thông tin chi tiết hữu ích.
- Cấu hình dữ liệu tạo ra một báo cáo ngắn gọn về các thuộc tính dữ liệu, trong khi khai thác dữ liệu nỗ lực khám phá những phát hiện có giá trị nhưng kín đáo từ dữ liệu.
- Cấu hình dữ liệu tạo điều kiện thuận lợi cho việc sử dụng dữ liệu, trong khi khai thác dữ liệu liên quan đến ứng dụng dữ liệu.
- Phần mềm định hình dữ liệu bao gồm Microsoft Office, HP Info Analyzer, Melisa Data Profiler và nhiều phần mềm khác. Orange, RapidMiner, SPSS, Rattle, Sisense, Weka, v.v., chỉ là một số công cụ được sử dụng để khai thác dữ liệu.
Các bước lập hồ sơ dữ liệu là gì?
- Thu thập các số liệu thống kê mô tả như tối thiểu, tối đa, kiểm đếm và tổng số.
- Thu thập các loại dữ liệu, mức độ và mô hình lặp lại.
- Phân bổ từ khóa, mô tả hoặc danh mục cho dữ liệu.
- Đánh giá chất lượng dữ liệu và khả năng tiến hành hợp nhất trên dữ liệu.
- Khám phá và đánh giá tính xác thực của siêu dữ liệu.
Hồ sơ dữ liệu trong ETL là gì?
Cấu hình dữ liệu trong ngữ cảnh của ETL đề cập đến việc kiểm tra toàn diện dữ liệu nguồn. Hệ thống cố gắng hiểu được sự sắp xếp, tầm cỡ và nội dung của dữ liệu chính cũng như mối liên hệ của nó với dữ liệu khác. Điều này xảy ra trong quy trình Trích xuất, Chuyển đổi và Tải (ETL) và tạo điều kiện thuận lợi cho việc xác định dữ liệu phù hợp cho các sáng kiến của tổ chức.
Tại sao hồ sơ dữ liệu lại quan trọng?
Hồ sơ dữ liệu là một công cụ hữu ích để khám phá, phân tích và quản lý dữ liệu. Có một số lý do tại sao nó phải là một phần không thể thiếu trong việc quản lý dữ liệu của công ty bạn. Ở cấp độ cơ bản nhất, cấu hình dữ liệu đảm bảo rằng dữ liệu trong bảng của bạn tương ứng với mô tả của chúng.
Sự khác biệt giữa Chất lượng dữ liệu và Hồ sơ dữ liệu là gì?
Hồ sơ dữ liệu đề cập đến việc kiểm tra có hệ thống thành phần của dữ liệu, bao gồm các đặc điểm cấu trúc, ngữ nghĩa và số của nó. Tuy nhiên, “chất lượng dữ liệu” đề cập đến quy trình có hệ thống nhằm xác minh tính chính xác, đầy đủ và nhất quán của dữ liệu để nâng cao hiệu quả và hiệu suất hoạt động.
Ba loại hồ sơ dữ liệu là gì?
Chúng bao gồm:
- khám phá cấu trúc
- khám phá nội dung
- khám phá mối quan hệ
Kết luận
Quá trình lập hồ sơ dữ liệu là một bước thiết yếu và quan trọng trong mọi nỗ lực quản lý hoặc phân tích dữ liệu. Do đó, để đảm bảo trải nghiệm dự án liền mạch, điều quan trọng là phải bắt đầu mọi thứ thật hiệu quả. Bằng cách bắt đầu với sự hiểu biết rõ ràng về dòng thời gian của dự án, bạn sẽ có thể đưa ra các ước tính chính xác và đặt ra các kỳ vọng thực tế. Ngoài ra, việc có quyền truy cập vào dữ liệu hàng đầu ngay từ đầu sẽ cho phép bạn đưa ra quyết định sáng suốt và luôn đi đúng hướng để thành công.
dự án
- simplelearn.com
- techtarget.com
- blog.hubspot.com
- thật vậy.com
Bài viết liên quan
- Công cụ & Kỹ thuật Phân tích Mô tả: Hơn 9 Tùy chọn Tốt nhất năm 2023
- QUẢN LÝ DỮ LIỆU: Công cụ để quản lý dữ liệu hiệu quả
- KHÁCH HÀNG 360: Ý nghĩa, Lực lượng bán hàng, Nền tảng & Chế độ xem Bằng cấp
- TÍCH HỢP DỮ LIỆU: Định nghĩa, Ứng dụng và Công cụ
- KỸ SƯ DỮ LIỆU: Yêu Cầu Kỹ Năng Và Mức Lương 2023
- CÁC CÔNG CỤ PHÁI SINH TÀI CHÍNH: Định nghĩa, Các loại và Ví dụ
