Profilowanie danych: What It Is and How It Improves Data Quality

W świecie, który jest bardziej połączony niż kiedykolwiek, ilość danych, jak również ich źródła, wciąż rosną. Podczas gdy zarządzanie tak ogromną ilością danych jest trudne, istnieje inne duże wyzwanie: utrzymanie jakości danych.

Czy wiesz, że problemy z jakością danych kosztują firmy w USA ponad 3 biliony dolarów rocznie? Dla wielu firm przekłada się to na straty finansowe, zmiany w polityce i nadszarpniętą reputację.

Ale dlaczego pojawiają się problemy z jakością danych?

Ponieważ dane są często pełne błędów, brakuje im spójności lub zawierają duplikaty. Może to powodować zakłócenia i komplikacje w procesach biznesowych, skutkując zmarnowanymi szansami i zmniejszonym ROI.

W tym miejscu profilowanie danych jest bardzo przydatne. Analizuje ono i daje pełny podział danych źródłowych, aby pomóc użytkownikom w zrozumieniu i odkryciu użytecznych spostrzeżeń w celu poprawy inteligencji biznesowej.

W tym artykule wyjaśnimy, czym jest profilowanie danych, dlaczego profilowanie danych jest niezbędne dla firm i jak narzędzia do profilowania danych pomagają uprościć to zadanie.

Co to jest profilowanie danych?

Profilowanie danych oferuje krytyczny wgląd w informacje, które organizacja może wykorzystać do podejmowania decyzji i analiz.

Profilowanie danych jest tym, co pomaga ocenić integralność danych poprzez prezentację kompletnego podziału ich cech statystycznych, takich jak liczba błędów, liczba ostrzeżeń, procent duplikatów oraz wartość minimalna i maksymalna, umożliwiając szczegółową inspekcję danych. Informacje te pomagają użytkownikom w identyfikacji problemów jakościowych, ryzyka i ogólnych trendów.

Narzędzia profilowania danych wykorzystują algorytmy analityczne, aby pomóc w kontroli danych w celu określenia ich ważności. Narzędzia te odgrywają istotną rolę w pomaganiu firmom w usprawnianiu ich strategii danych z zasadami i celami firmy.

Gdzie jest używane profilowanie danych?

Generalnie profilowanie danych jest używane w następujących procesach:

Migracja danych

Migracja danych polega na przenoszeniu dużej ilości informacji między heterogenicznymi systemami, takimi jak pliki, bazy danych itp. Jednak przed rozpoczęciem transferu za pomocą narzędzia do migracji danych konieczne jest profilowanie danych w celu zidentyfikowania rozbieżności i ich rozwiązania, aby zachować spójność między starym i nowym systemem.

Profilowanie danych na początkowym etapie migracji może zmniejszyć ryzyko błędów, duplikacji i nieprawidłowych informacji.

Integracja danych

Integracja danych tworzy holistyczny widok danych przedsiębiorstwa poprzez łączenie ich z rozbieżnych źródeł. Profilowanie danych w początkowej fazie integracji zapewnia brak błędów podczas integracji danych źródłowych i ładowania ich do hurtowni danych, centrum danych lub data mart.

Oczyszczanie danych

Oczyszczanie danych, podstawowy krok w procesie przygotowania danych, pomaga w usuwaniu błędów i deduplikacji w celu uwierzytelnienia ważności i przydatności danych. Jednak oczyszczanie danych jest korzystne tylko w przypadku zestawów danych, o których wiadomo, że są uszkodzone. Często dane niskiej jakości zalegają w systemie niezauważone i niezaadresowane, dopóki nie zostaną zidentyfikowane za pomocą profilowania danych.

Tak więc profilowanie danych metodycznie bada ogromne ilości danych w celu zidentyfikowania nieprawidłowych pól, wartości zerowych i innych nieprawidłowości statystycznych, które mogą mieć wpływ na procesy danych.

Dlaczego potrzebujesz profilowania danych?

Profilowanie danych jest krytyczne dla ważności procesów danych, ponieważ pomaga odpowiedzieć na następujące pytania dotyczące danych:

• Czy dane zawierają jakiekolwiek wartości zerowe lub puste?
• Czy w danych występują anomalie? Czy mają one wyraźny wzór?
• Czy dane zawierają jakiekolwiek zduplikowane wartości? Jaki jest stosunek unikalnych wartości?
• Jaki jest zakres wartości w danych źródłowych? Czy wartości minimalne i maksymalne mieszczą się w oczekiwanym zakresie?

Uzyskanie odpowiedzi na te pytania może pomóc w utrzymaniu jakości danych przedsiębiorstwa i wyeliminowaniu błędów, które mogą mieć negatywny wpływ na procesy biznesowe.

Wyzwania związane z profilowaniem danych

Profilowanie danych staje się wyzwaniem, gdy mamy do czynienia z dużymi wolumenami danych. Aby poradzić sobie z tym wyzwaniem, zaleca się podzielenie danych na segmenty i profilowanie mniejszych zbiorów danych na raz.

Ręczne profilowanie danych przedstawia inny zestaw wyzwań i nie będzie możliwe bez pomocy profesjonalisty, ponieważ wymaga wykonywania częstych zapytań w celu uzyskania istotnych informacji o danych. Jest to metoda bardziej zasobochłonna. Co więcej, są szanse, że będziesz w stanie sprawdzić tylko część swoich ogólnych danych, ponieważ ręczne profilowanie całego zestawu danych może być czasochłonne.

Preferowanym rozwiązaniem jest użycie narzędzia do profilowania danych, które może pomóc w łatwym segmentowaniu zbiorów danych. Większość narzędzi do profilowania danych oferuje również automatyzację, redukując ręczne wysiłki i czas.

Automated Data Profiling with Astera Centerprise

Zrozumienie różnych aspektów danych przedsiębiorstwa może pomóc w efektywnym zarządzaniu operacjami biznesowymi, opracowaniu skutecznego planu biznesowego i określeniu długoterminowych celów. A narzędzia do profilowania danych mogą pomóc w osiągnięciu tych celów

Astera Centerprise to oprogramowanie do integracji danych klasy korporacyjnej, które obsługuje profilowanie danych w środowisku bezkodowym z interfejsem „przeciągnij i upuść”, oprócz jakości i czyszczenia danych. Możliwości profilowania danych w Astera Centerprise zapewniają użytkownikom dostęp do dokładnych danych przy minimalnym wsparciu informatycznym.

.