Инструменты и передовой опыт (2024)

Ценность ваших данных зависит от того, насколько хорошо вы их организуете и анализируете. По мере того, как данные становятся более обширными, а источники данных — более разнообразными, становится необходимым проверять их на содержание и качество. Однако только около 3% данных соответствуют стандартам качества, что означает, что компании с плохо управляемыми данными теряют миллионы долларов впустую потраченного времени, денег и неиспользованного потенциала.

Вот тут-то и появляется профилирование данных — мощное оружие для борьбы с плохими данными. Это процесс мониторинга и очистки данных для улучшения качества данных и получения конкурентного преимущества на рынке. В этой статье мы рассмотрим процесс профилирования данных, его определение, инструменты и технологии, а также рассмотрим, как оно может помочь компаниям решать проблемы с данными.

Что такое профилирование данных (DF)?

Это процесс изучения исходных данных и понимания структуры, содержания и взаимосвязей между данными. Метод использует набор бизнес-правил и аналитических алгоритмов для детального анализа данных на предмет расхождений. Затем аналитики данных используют эту информацию для интерпретации того, 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. Оно может устранить дорогостоящие ошибки, которые обычно возникают в базах данных клиентов, такие как пропущенные значения, избыточные значения, значения, которые не следуют 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 (Extract, Transform, and Load) для очистки или очистки данных и перемещения качественных данных из одной системы в другую. Пример поможет 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 исправить в источнике, а какие проблемы можно исправить в процессе ETL.

Аналитики данных выполняют следующие шаги:

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

Постройте свою карьеру в области аналитики данных с нашей магистерской программой по аналитике данных! Охватите основные темы и важные концепции, которые помогут вам начать работу правильно!

Ниже представлен подробный обзор каждого из упомянутых инструментов профилирования данных, включая краткий обзор, список функций и преимуществ:

1. Качество данных Informatica

Informatica Data Quality предлагает комплексный набор инструментов для обеспечения высококачественных данных в сложных экосистемах. Он фокусируется на предоставлении 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 понимания данных
• Масштабируемость для различных объемов и типов данных
• Сильная поддержка управления и соответствия

2. Открытая студия Talend

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

Функции

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

Плюсы

• Бесплатно 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 Analyzer — мощный инструмент для анализа качества, содержания и структуры данных. Он предназначен для предоставления подробных сведений для улучшения качества данных.

Функции

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

Плюсы

• Комплексный и подробный 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 корпоративных ландшафтах.

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
• Эффективные функции управления метаданными
• Высокая масштабируемость и производительность

5. Обозреватель данных Informatica

Informatica Data Explorer предназначен для глубокого анализа данных, предлагая возможности обнаружения аномалий и скрытых взаимосвязей в 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 фокусируется на качестве данных, позволяя пользователям анализировать и улучшать целостность своих данных без написания кода.

Функции

• Профилирование данных и проверка качества
• Поддержка различных источников данных
• Индивидуальные бизнес-правила
• Проверка и очистка данных

Плюсы

• Удобство использования и отсутствие кода
• Универсальная поддержка данных
• Интеграция с более широким пакетом управления данными Talend
• Бесплатная загрузка и использование

7. Профайлер данных Melissa

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

Функции

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

Плюсы

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

8. Дизайнер Alteryx

Alteryx Designer предоставляет интерфейс с функцией перетаскивания для объединения, подготовки и анализа данных с целью улучшения принятия решений на основе данных.

Функции

• Объединение и подготовка данных
• Расширенная аналитика и прогностическое моделирование
• Автоматизация рабочего процесса
• Интеграция с многочисленными источниками данных

Плюсы

• Удобный интерфейс
• Мощные возможности аналитики и моделирования
• Эффективная автоматизация рабочего процесса
• Масштабируемость для больших наборов данных

9. SAP Информационный распорядитель

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

Функции

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

Плюсы

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

10. Датаэдо

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

Функции

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

Плюсы

• Улучшает понимание и наглядность данных
• Интуитивно понятный интерфейс для нетехнических пользователей
• Комплексные возможности документирования и отчетности
• Фокус на совместной работе и командной документации
• Возможность настройки в соответствии с различными средами данных

Примеры профилирования данных

Некоторые примеры DF, используемые сегодня, могут быть направлены на устранение неполадок в огромных наборах данных путем предварительного изучения метаданных. Например, вы можете использовать метаданные SAS и инструменты профилей данных 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. Профилирование приводит к метрикам качества данных, графическим процедурам, показателям метаданных и другим диаграммам, которые облегчают оценку данных и повышают качество данных.

Инструменты DF могут иметь реальные эффекты. Например, Техасский департамент парков и дикой природы использовал функции DF управления данными SAS для улучшения качества обслуживания клиентов. Они использовали инструменты DF для выявления орфографических ошибок, решения вопросов стандартизации и геокодирования атрибутов данных. Собранная таким образом информация помогла повысить качество данных о клиентах, предоставив техасцам лучшую возможность использовать огромные акры парков и водных путей, доступных им.

Лучшие практики профилирования данных

Существует три отдельных компонента:

• Structure Discovery – помогает определить, являются ли данные согласованными и были ли они правильно отформатированы. Он использует базовую статистику для получения информации о валидности данных.
• Content Discovery – данные форматируются, стандартизируются и правильно интегрируются с существующими данными эффективно и вовремя. Например, если почтовый адрес отформатирован неправильно, существует риск того, что доставка будет потеряна или возникнут трудности с доступом к клиентам.
• Обнаружение взаимосвязей – определяет взаимосвязи между различными наборами данных.

Основные практики DF включают в себя:

Distinct count and percent – ​​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 определения отсутствующих или неизвестных данных. Архитекторы ETL устанавливают значения по умолчанию, используя этот подход.

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

Расширенные практики DF включают:

1. Целостность ключей – гарантирует, что данные всегда содержат ключи, используя анализ нулей/пустых/нулевых значений. Это помогает классифицировать бесхозные ключи, которые могут вызвать проблемы для ETL и будущего анализа.

2. Кардинальность – используется для проверки отношений между связанными наборами данных, такими как «один к одному», «один ко многим» и «многие ко многим». Это позволяет инструментам BI выполнять внутренние или внешние объединения данных соответствующим образом.

3. Распределение шаблонов и частот – эта практика позволяет проверять, правильно ли отформатированы поля данных. Это очень важно для полей данных, используемых для исходящих сообщений, таких как электронные письма, номера телефонов и адреса.

DF в хранилище данных

В сегодняшней архитектуре облачных конвейеров данных неструктурированные данные встречаются еще чаще. Автоматизированные хранилища данных используются для самостоятельного решения задач DF и подготовки. Вместо использования инструмента DF для анализа и управления качеством данных аналитики отправляют данные в автоматизированное хранилище данных, где данные автоматически очищаются, оптимизируются и подготавливаются к анализу.

Выберите правильную программу

Вы хотите построить карьеру в захватывающей области анализа данных? Наши курсы по анализу данных специально разработаны, чтобы снабдить вас необходимыми навыками и знаниями, необходимыми для успеха в этой быстро развивающейся отрасли. Ниже приведено всестороннее сравнение, которое поможет вам понять:

Заключение

Профилирование данных — это важный процесс в конвейере ETL (Extract, Transform, Load), позволяющий организациям анализировать качество и структуру своих данных до их интеграции 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 аналитических данных роль профилирования данных стала более важной, чем когда-либо.

Для профессионалов, желающих глубже погрузиться в мир анализа данных и процессов ETL, регистрация на комплексный курс, такой как Data Analyst Certification, предлагаемый Simplilearn, является отличным шагом вперед. Этот курс снабжает учащихся необходимыми навыками и знаниями для преодоления сложностей анализа данных, от профилирования данных до расширенной аналитики, что делает их бесценными активами для своих организаций в сегодняшнем мире, управляемом данными.