Data Profiling: Cos’è e come migliora la qualità dei dati

In un mondo più connesso che mai, la quantità di dati, così come le loro fonti, continuano ad aumentare. Mentre la gestione di una tale quantità di dati è difficile, c’è un’altra grande sfida: mantenere la qualità dei dati.

Sapete che i problemi di qualità dei dati costano alle aziende negli Stati Uniti più di 3 trilioni di dollari all’anno? Per molte aziende, si traduce in perdite finanziarie, revisione delle politiche e reputazione rovinata.

Ma perché si verificano problemi di qualità dei dati?

Perché i dati sono spesso pieni di errori, mancano di coerenza o contengono duplicati. Questo può causare interruzioni e complicazioni nei processi di business, con conseguente spreco di opportunità e diminuzione del ROI.

Ecco dove il data profiling torna utile. Analizza e fornisce una ripartizione completa dei dati di origine per aiutare gli utenti a capire e scoprire intuizioni utilizzabili per migliorare la business intelligence.

In questo articolo, spiegheremo cos’è il data profiling, perché il data profiling è essenziale per le aziende e come gli strumenti di data profiling aiutano a semplificare questo compito.

Cos’è il Data Profiling?

Il data profiling offre una visione critica delle informazioni che un’organizzazione può sfruttare a suo vantaggio per il processo decisionale e l’analisi.

Il data profiling è ciò che aiuta a valutare l’integrità dei dati presentando una ripartizione completa delle sue caratteristiche statistiche, come il numero di errori, il numero di avvisi, la percentuale di duplicati e il valore minimo e massimo, consentendo un’ispezione dettagliata dei dati. Queste informazioni aiutano gli utenti a identificare i problemi di qualità, i rischi e le tendenze generali.

Gli strumenti di profilazione dei dati utilizzano algoritmi analitici per aiutare a scrutare i dati e determinarne la validità. Questi strumenti giocano un ruolo vitale nell’aiutare le aziende a ottimizzare la loro strategia di dati con i principi e gli obiettivi dell’azienda.

Dove si usa il Data Profiling?

Generalmente, il data profiling viene utilizzato nei seguenti processi:

Migrazione dei dati

La migrazione dei dati comporta lo spostamento di un elevato volume di informazioni attraverso sistemi eterogenei, come file, database, ecc. Tuttavia, prima di iniziare il trasferimento tramite uno strumento di migrazione dei dati, è essenziale profilare i dati per identificare le discrepanze e risolverle per mantenere la coerenza tra il vecchio e il nuovo sistema.

Il profiling dei dati in una fase iniziale della migrazione può ridurre il rischio di errori, duplicazioni e informazioni errate.

Integrazione dei dati

L’integrazione dei dati crea una visione olistica dei dati aziendali fondendoli da fonti diverse. La profilazione dei dati nella fase iniziale dell’integrazione assicura che non ci siano errori quando i dati di origine vengono integrati e caricati in un data warehouse, data hub o data mart.

Data Cleansing

La pulizia dei dati, un passo primario nel processo di preparazione dei dati, aiuta la correzione degli errori e la deduplicazione per autenticare la validità e la rilevanza dei dati. Tuttavia, la pulizia dei dati è utile solo per i set di dati che si sa che sono corrotti. Spesso, i dati di scarsa qualità si aggirano nel sistema inosservati e non affrontati finché non vengono identificati tramite il data profiling.

Quindi, il data profiling esamina metodicamente enormi quantità di dati per identificare campi errati, valori nulli e altre irregolarità statistiche che potrebbero influenzare i processi dei dati.

Perché avete bisogno della profilazione dei dati?

La profilazione dei dati è fondamentale per la validità dei processi dei dati in quanto vi aiuta a rispondere alle seguenti domande sui vostri dati:

• I dati contengono valori nulli o vuoti?
• Ci sono anomalie nei dati? Hanno un modello distinto?
• C’è qualche valore duplicato? Qual è il rapporto di valori unici?
• Qual è la gamma di valori nei dati di origine? I valori minimi e massimi sono all’interno dell’intervallo previsto?

Rispondere a queste domande può aiutarvi a mantenere la qualità dei vostri dati aziendali ed eliminare gli errori che possono influenzare negativamente i processi aziendali.

Sfide associate alla profilazione dei dati

La profilazione dei dati diventa impegnativa quando avete a che fare con grandi volumi di dati. Per affrontare questa sfida, si raccomanda di dividere i dati in segmenti e profilare piccoli insiemi di dati alla volta.

Il profiling manuale dei dati presenta un’altra serie di sfide e non sarà possibile senza l’aiuto di un professionista, in quanto comporta l’esecuzione di query frequenti per ottenere intuizioni essenziali sui vostri dati. Questo è un metodo che richiede più risorse. Inoltre, è probabile che sarete in grado di controllare solo una sottosezione dei vostri dati complessivi, in quanto potrebbe essere dispendioso in termini di tempo profilare manualmente l’intero set di dati.

Una soluzione preferita è quella di utilizzare uno strumento di profilazione dei dati che può aiutarvi a segmentare facilmente i set di dati. La maggior parte degli strumenti di profilazione dei dati offre anche l’automazione, riducendo gli sforzi manuali e il tempo.

Profilo automatizzato dei dati con Astera Centerprise

Comprendere i diversi aspetti dei dati aziendali può aiutarvi a gestire in modo efficiente le vostre operazioni commerciali, a elaborare un piano di business efficiente e a decidere obiettivi a lungo termine. E gli strumenti di profilazione dei dati possono aiutarvi a raggiungere questi obiettivi

Astera Centerprise è un software di integrazione dei dati di livello aziendale che supporta la profilazione dei dati in un ambiente senza codice con un’interfaccia drag-and-drop, oltre alla qualità e pulizia dei dati. Le capacità di profilazione dei dati in Astera Centerprise assicurano che gli utenti abbiano accesso a dati accurati con un supporto IT minimo.