I en verden, der er mere forbundet end nogensinde før, fortsætter mængden af data, såvel som kilderne, med at stige. Mens det er vanskeligt at administrere en så massiv mængde data, er der en anden stor udfordring: at opretholde datakvaliteten.
Ved du, at datakvalitetsproblemer koster virksomheder i USA mere end 3 billioner dollars årligt? For mange virksomheder betyder det økonomiske tab, revision af politikker og et dårligt omdømme.
Men hvorfor opstår der problemer med datakvaliteten?
Da data ofte er fyldt med fejl, mangler konsistens eller indeholder dubletter. Dette kan medføre afbrydelser og komplikationer i forretningsprocesser, hvilket resulterer i spildte muligheder og nedsat ROI.
Det er her, at dataprofilering kommer til sin ret. Det analyserer og giver en komplet opdeling af kildedataene for at hjælpe brugerne med at forstå og afdække handlingsorienterede indsigter for at forbedre business intelligence.
I denne artikel forklarer vi, hvad dataprofilering er, hvorfor dataprofilering er afgørende for virksomheder, og hvordan dataprofileringsværktøjer hjælper med at forenkle denne opgave.
Hvad er dataprofilering?
Dataprofilering giver kritisk indsigt i de oplysninger, som en organisation kan udnytte til sin fordel til beslutningstagning og analyse.
Dataprofilering er det, der hjælper med at evaluere integriteten af data ved at præsentere en komplet opdeling af dens statistiske egenskaber, såsom fejltælling, advarselstælling, dubletprocent og minimums- og maksimumsværdi, hvilket muliggør detaljeret datainspektion. Disse oplysninger hjælper brugerne med at identificere kvalitetsproblemer, risici og overordnede tendenser.
Dataprofileringsværktøjer bruger analytiske algoritmer til at hjælpe med at undersøge dataene nøje for at bestemme deres validitet. Disse værktøjer spiller en afgørende rolle for at hjælpe virksomheder med at strømline deres datastrategi med virksomhedens principper og mål.
Prøv vores End-to-End Data Integration Software
Astera Centerprise tilbyder dig alle de funktioner, du har brug for til at kickstarte dit dataintegrationsprojekt og konsolidere forskellige datakilder
Hvor bruges dataprofilering?
Generelt bruges dataprofilering i følgende processer:
Datamigrering
Datamigrering indebærer flytning af en stor mængde oplysninger på tværs af heterogene systemer, f.eks. filer, databaser osv. Inden overførslen påbegyndes via et datamigreringsværktøj, er det imidlertid vigtigt at profilere dataene for at identificere uoverensstemmelser og løse dem for at opretholde konsistensen mellem det gamle og det nye system.
Dataprofilering i en indledende fase af migreringen kan reducere risikoen for fejl, duplikeringer og ukorrekte oplysninger.
Dataintegration
Dataintegration skaber et holistisk overblik over virksomhedsdata ved at samle dem fra forskellige kilder. Profilering af data i den indledende fase af integrationen sikrer, at der ikke er fejl, når kildedata integreres og indlæses i et datawarehouse, datahub eller datamart.
Dataoprydning
Dataoprydning, et primært trin i datapræparationsprocessen, hjælper med fejlretning og deduplikering for at autentificere dataenes gyldighed og relevans. Datarensning er dog kun gavnlig for datasæt, som du ved er korrupte. Ofte ligger data af dårlig kvalitet i systemet ubemærket og ubehandlet, indtil de identificeres via dataprofilering.
Så undersøger dataprofilering metodisk store datamængder for at identificere ukorrekte felter, nulværdier og andre statistiske uregelmæssigheder, der kan påvirke dataprocesser.
Hvorfor har du brug for dataprofilering?
Dataprofilering er afgørende for validiteten af dataprocesser, da det hjælper dig med at besvare følgende spørgsmål vedrørende dine data:
- Indeholder dataene nul- eller tomme værdier?
- Er der uregelmæssigheder i dataene? Har de et tydeligt mønster?
- Indholder de nogen duplikerede værdier? Hvad er andelen af unikke værdier?
- Hvad er intervallet af værdier i kildedataene? Er minimums- og maksimumsværdierne inden for det forventede område?
Som du får svar på disse spørgsmål kan du opretholde kvaliteten af dine virksomhedsdata og udrydde fejl, der kan påvirke forretningsprocesserne negativt.
Udfordringer forbundet med dataprofilering
Dataprofilering bliver en udfordring, når du har med store datamængder at gøre. For at tackle denne udfordring anbefales det at opdele dataene i segmenter og profilere mindre datasæt ad gangen.
Den manuelle dataprofilering giver et andet sæt udfordringer og vil ikke være mulig uden hjælp fra en professionel, da det indebærer at udføre hyppige forespørgsler for at opnå væsentlige indsigter om dine data. Dette er en mere ressourcekrævende metode. Desuden er der stor sandsynlighed for, at du kun vil kunne kontrollere en underafdeling af dine samlede data, da det kan være tidskrævende at profilere hele datasættet manuelt.
En foretrukken løsning er at bruge et dataprofileringsværktøj, der kan hjælpe dig med nemt at segmentere datasæt. De fleste værktøjer til dataprofilering tilbyder også automatisering, hvilket reducerer manuel indsats og tid.
Automatiseret dataprofilering med Astera Centerprise
Forståelse af forskellige aspekter af dine virksomhedsdata kan hjælpe dig med at styre dine forretningsaktiviteter effektivt, lægge en strategi for en effektiv forretningsplan og beslutte langsigtede mål. Og værktøjer til dataprofilering kan hjælpe dig med at nå disse mål
Astera Centerprise er en dataintegrationssoftware i virksomhedskvalitet, der understøtter dataprofilering i et kodefrit miljø med en træk-og-slip-grænseflade, ud over datakvalitet og rensning. Dataprofileringsfunktionerne i Astera Centerprise sikrer, at brugerne får adgang til nøjagtige data med minimal it-understøttelse.
