Инструменты и лучшие практики (2024 г.)

Ценность ваших данных зависит от того, насколько хорошо вы их организуете и анализируете. Поскольку данные становятся более обширными, а источники данных более разнообразными, становится необходимым проверять их на предмет содержания и качества. Однако только около 3% данных соответствуют стандартам качества, а это означает, что компании с плохо управляемыми данными теряют миллионы долларов впустую потраченное время, деньги и неиспользованный потенциал.

Именно здесь на помощь приходит профилирование данных — мощное оружие для борьбы с неверными данными. Это мониторинг и очистка данных для улучшения качества данных и получения конкурентного преимущества на рынке. В этой статье мы исследуем процесс профилирования данных, его определение, инструменты и технологии, а также рассмотрим, как он может помочь предприятиям решить проблемы с данными.

Что такое профилирование данных (DF)?

Это процесс изучения исходных данных и понимания структуры, содержания и взаимосвязей между данными. Этот метод использует набор бизнес-правил и аналитических алгоритмов для тщательного анализа данных на предмет расхождений. Аналитики данных затем используют эту информацию, чтобы интерпретировать, как эти факторы могут соответствовать росту и целям бизнеса.

Профилирование данных становится все более важным для бизнеса, поскольку оно помогает определить точность и достоверность данных, риски и общие тенденции. Это может устранить дорогостоящие ошибки, которые обычно возникают в базах данных клиентов, такие как пропущенные значения, избыточные значения, значения, которые не соответствуют ожидаемым шаблонам и т. д. Компании могут использовать ценную информацию, полученную в результате профилирования данных, для принятия важных бизнес-решений.

Чаще всего он используется в сочетании с процессом ETL (извлечение, преобразование и загрузка) для очистки или очистки данных и перемещения качественных данных из одной системы в другую. Пример может помочь вам понять, что такое DF в ETL. Часто инструменты ETL используются для перемещения данных в хранилище данных. Профилирование данных может оказаться полезным для определения того, какие проблемы с качеством данных необходимо устранить в источнике, а какие проблемы можно устранить в процессе ETL.

Аналитики данных выполняют следующие шаги:

• Сбор описательной статистики, включая минимум, максимум, количество и сумму.
• Сбор типов данных, длины и повторяющихся шаблонов.
• Маркировка данных ключевыми словами, описаниями, типами
• Проведение оценки качества данных и рисков объединения данных
• Обнаружение метаданных и оценка точности
• Идентификация распределений, ключевых кандидатов, функциональных зависимостей и зависимостей встроенных значений, а также выполнение межтабличного анализа.

Постройте свою карьеру в области аналитики данных с помощью нашей магистерской программы для аналитиков данных! Охватите основные темы и важные концепции, которые помогут вам правильно начать работу!

Вот подробный обзор каждого из упомянутых инструментов профилирования данных, включая краткий обзор, список функций и плюсов:

1. Качество данных информатики

Informatica Data Quality предлагает комплексный набор инструментов для обеспечения высококачественных данных в сложных экосистемах. Основное внимание уделяется предоставлению надежных, чистых и безопасных данных всем заинтересованным сторонам.

Функции

• Управление качеством данных
• Профилирование и каталогизация данных
• Очистка и стандартизация данных
• Управление бизнес-правилами

Плюсы

• Комплексные решения по обеспечению качества данных
• Расширенная аналитика для анализа данных
• Масштабируемость для различных объемов и типов данных
• Сильная поддержка управления и соблюдения требований

2. Открытая студия Таленд

Talend Open Studio — это инструмент интеграции данных с открытым исходным кодом, который также предлагает надежные возможности профилирования данных. Это позволяет пользователям быстро проектировать и развертывать рабочие процессы обработки данных.

Функции

• Интеграция данных и возможности ETL
• Профилирование и качество данных
• Поддержка больших данных и облака
• Обширная библиотека готовых компонентов.

Плюсы

• Бесплатный и с открытым исходным кодом
• Удобный графический интерфейс
• Поддерживает широкий спектр источников и типов данных.
• Поддержка и ресурсы сообщества

3. Анализатор информации IBM InfoSphere.

IBM InfoSphere Information Analyser — мощный инструмент для анализа качества, содержания и структуры данных. Он предназначен для предоставления подробной информации для улучшения качества данных.

Функции

• Колоночный анализ
• Анализ первичного ключа и внешнего ключа
• Междоменный анализ
• Оценка качества данных

Плюсы

• Комплексный и детальный анализ данных
• Поддерживает широкий спектр источников данных
• Интеграция с пакетом управления данными IBM
• Расширенные инструменты отчетности и визуализации

4. Службы данных SAP Business Objects (BODS)

SAP BODS объединяет интеграцию данных, качество и профилирование в одном пакете. Он позволяет пользователям преобразовывать, обогащать и управлять данными в масштабах предприятия.

Функции

• Управление качеством данных
• Профилирование и очистка данных
• Управление метаданными
• ETL и обработка данных в реальном времени

Плюсы

• Комплексный подход к управлению данными
• Мощные возможности трансформации и обогащения
• Мощные функции управления метаданными
• Высокая масштабируемость и производительность

5. Обозреватель данных информатики

Informatica Data Explorer предназначен для глубокого анализа данных и предлагает возможности обнаружения аномалий и скрытых взаимосвязей внутри данных.

Функции

• Расширенное профилирование данных
• Обнаружение аномалий
• Открытие отношений
• Готовые правила для анализа данных

Плюсы

• Комплексный инструмент анализа данных
• Поддерживает структурированные и неструктурированные данные.
• Мощные возможности обнаружения
• Интеграция с другими продуктами Informatica

6. Talend Open Studio для качества данных

Подобно Talend Open Studio, эта версия ориентирована на качество данных, позволяя пользователям анализировать и улучшать целостность своих данных без написания кода.

Функции

• Профилирование данных и проверки качества
• Поддержка различных источников данных
• Пользовательские бизнес-правила
• Проверка и очистка данных

Плюсы

• Удобный для пользователя и без кода
• Универсальная поддержка данных
• Интеграция с более широким пакетом управления данными Talend
• Бесплатно скачать и использовать

7. Профили данных Мелиссы

Melissa Data Profiler предлагает набор инструментов для обеспечения высококачественных данных посредством профилирования, обогащения, сопоставления и проверки.

Функции

• Профилирование и анализ данных
• Обогащение и проверка данных
• Проверка адреса и имени
• Сопоставление данных и дедупликация

Плюсы

• Комплексные решения по обеспечению качества данных
• Интуитивно понятный и простой в использовании
• Поддерживает широкий спектр типов данных
• Большое внимание уделяется точности и согласованности данных.

8. Альтерикс Дизайнер

Alteryx Designer предоставляет интерфейс перетаскивания для смешивания, подготовки и анализа данных для улучшения принятия решений на основе данных.

Функции

• Объединение и подготовка данных
• Расширенная аналитика и прогнозное моделирование
• Автоматизация рабочих процессов
• Интеграция с многочисленными источниками данных

Плюсы

• Удобный интерфейс
• Мощные возможности аналитики и моделирования.
• Эффективная автоматизация рабочих процессов
• Масштабируемость для больших наборов данных

9. Информационный управляющий SAP

SAP Information Steward фокусируется на управлении данными и их качестве, предоставляя инструменты для управления метаданными, профилирования данных и мониторинга качества.

Функции

• Профилирование данных и мониторинг качества
• Управление метаданными
• Управление данными и ответственное управление
• Интеграция со средами SAP

Плюсы

• Широкие возможности управления данными
• Бесшовная интеграция с решениями SAP
• Комплексные инструменты качества данных
• Поддерживает совместный подход к управлению данными.

10. Датаедо

Dataedo специализируется на документировании данных и управлении метаданными, предлагая возможности каталогизации данных и бизнес-глоссариев для улучшения понимания данных.

Функции

• Документирование и каталогизация данных
• Управление метаданными
• Профилирование данных
• Бизнес-словарь

Плюсы

• Улучшает понимание и наглядность данных
• Интуитивно понятный интерфейс для нетехнических пользователей
• Комплексные возможности документирования и отчетности
• Сосредоточьтесь на совместной работе и командной документации
• Настраиваемый для различных сред данных

Примеры профилирования данных

Некоторые примеры DF, используемые сегодня, могут быть предназначены для устранения проблем в огромных наборах данных путем предварительного изучения метаданных. Например, вы можете использовать инструменты метаданных и профилей данных SAS с Hadoop для выявления и устранения проблем в данных, чтобы найти те типы данных, которые могут наилучшим образом способствовать инновационным бизнес-идеям.

Загрузчик данных SAS для Hadoop позволяет бизнес-пользователям профилировать наборы данных Hadoop с помощью визуального интерфейса и сохранять результаты. В результате профилирования создаются показатели качества данных, графические процедуры, показатели метаданных и другие диаграммы, которые облегчают оценку данных и повышают качество данных.

Инструменты DF могут иметь реальные эффекты. Например, Департамент парков и дикой природы Техаса использовал функции DF управления данными SAS для улучшения качества обслуживания клиентов. Они использовали инструменты DF для выявления орфографических ошибок, адресной стандартизации и атрибутов геокодирования данных. Собранная таким образом информация помогла повысить качество данных о клиентах, предоставив техасцам более широкие возможности использовать доступные им огромные площади парков и водных путей.

Лучшие практики профилирования данных

Есть три отдельных компонента:

• Обнаружение структуры – помогает определить, являются ли данные согласованными и правильно ли они отформатированы. Он использует базовую статистику для получения информации о достоверности данных.
• Обнаружение контента — данные форматируются, стандартизируются и правильно интегрируются с существующими данными, эффективно и своевременно. Например, если почтовый адрес неправильно отформатирован, существует риск того, что доставка окажется не на месте, или возникнут трудности с доставкой клиентам.
• Обнаружение отношений – определяет связи между различными наборами данных.

Основные практики DF включают в себя:

Отдельное количество и процент — этот метод определяет естественные ключи и уникальные значения в каждом столбце, что может помочь в случае вставок и обновлений. Подходит для таблиц без заголовков.

Процент нулевых или пустых или нулевых значений — пользователи могут использовать эту практику для выявления отсутствующих или неизвестных данных. Используя этот подход, архитекторы ETL устанавливают значения по умолчанию.

Максимальная, минимальная, средняя длина строки — используются для выбора подходящих типов и размеров данных в целевой базе данных. Ширина столбцов может быть установлена ​​достаточно широкой для хранения данных и повышения производительности.

Передовые методы DF включают в себя:

1. Целостность ключа – гарантирует, что данные всегда содержат ключи, используя анализ нуля/пробела/нуля. Это помогает классифицировать потерянные ключи, что может вызвать проблемы для ETL и будущего анализа.

2. Кардинальность – используется для проверки связей между связанными наборами данных, например «один-к-одному», «один-ко-многим» и «многие-ко-многим». Это позволяет инструментам BI правильно выполнять внутренние и внешние соединения данных.

3. Распределение шаблонов и частот. Этот метод позволяет проверить правильность форматирования полей данных. Это очень важно для полей данных, используемых для исходящих коммуникаций, таких как электронные письма, номера телефонов и адреса.

DF в хранилище данных

В современной архитектуре облачных конвейеров данных распространенность неструктурированных данных еще выше. Автоматизированные хранилища данных используются для самостоятельного решения задач DF и подготовки. Вместо использования инструмента DF для анализа и управления качеством данных аналитики передают данные в автоматизированное хранилище данных, где данные автоматически очищаются, оптимизируются и подготавливаются для анализа.

Выберите правильную программу

Вы стремитесь сделать карьеру в захватывающей области анализа данных? Наши курсы по анализу данных созданы для того, чтобы дать вам необходимые навыки и знания, необходимые для достижения успеха в этой быстро развивающейся отрасли. Ниже приведено подробное сравнение, которое поможет вам понять:

Заключение

Профилирование данных — это важный процесс в конвейере ETL (извлечение, преобразование, загрузка), позволяющий организациям анализировать качество и структуру своих данных перед их интеграцией в хранилища данных или аналитические платформы. Выявляя несоответствия, избыточность и аномалии, профилирование данных помогает гарантировать точность, надежность и полезность данных для принятия решений. С появлением больших данных и растущей зависимостью от информации, основанной на данных, роль профилирования данных стала более важной, чем когда-либо.

Для профессионалов, желающих глубже погрузиться в мир анализа данных и процессов ETL, запись на комплексный курс, такой как сертификация аналитика данных, предлагаемый Simplilearn, является отличным шагом вперед. Этот курс дает учащимся необходимые навыки и знания для преодоления сложностей анализа данных, от профилирования данных до расширенной аналитики, что делает их бесценным активом для своих организаций в современном мире, управляемом данными.