I en värld som är mer uppkopplad än någonsin, fortsätter mängden data och dess källor att öka. Det är svårt att hantera en sådan massiv mängd data, men det finns en annan stor utmaning: att upprätthålla datakvaliteten.
Vet du att datakvalitetsproblem kostar företag i USA mer än 3 biljoner dollar årligen? För många företag innebär det ekonomiska förluster, revidering av policyer och ett skamfilat rykte.
Men varför uppstår datakvalitetsproblem?
För att data ofta är behäftade med fel, saknar konsistens eller innehåller dubbletter. Detta kan leda till avbrott och komplikationer i affärsprocesser, vilket resulterar i förlorade möjligheter och minskad avkastning på investerat kapital.
Det är här som dataprofilering kommer väl till pass. Det analyserar och ger en fullständig uppdelning av källdata för att hjälpa användarna att förstå och avslöja användbara insikter för att förbättra affärsverksamheten.
I den här artikeln förklarar vi vad som är dataprofilering, varför är dataprofilering viktigt för företag och hur verktyg för dataprofilering hjälper till att förenkla den här uppgiften.
Vad är dataprofilering?
Dataprofilering ger kritiska insikter i den information som en organisation kan utnyttja till sin fördel för beslutsfattande och analys.
Dataprofilering är det som hjälper till att utvärdera dataintegriteten genom att presentera en fullständig uppdelning av dess statistiska egenskaper, till exempel antal fel, antal varningar, procentuell andel dubbletter samt minimi- och maximivärden, vilket gör det möjligt att göra en detaljerad datainspektion. Denna information hjälper användarna att identifiera kvalitetsproblem, risker och övergripande trender.
Dataprofileringsverktyg använder analytiska algoritmer för att hjälpa till att granska data för att avgöra dess giltighet. Dessa verktyg spelar en viktig roll för att hjälpa företag att effektivisera sin datastrategi med företagets principer och mål.
Prova vår mjukvara för dataintegration från början till slut
Astera Centerprise erbjuder dig alla funktioner som du behöver för att starta ditt projekt för dataintegration och för att konsolidera olika datakällor
Var används dataprofilering?
Generellt används dataprofilering i följande processer:
Datamigrering
Datamigrering innebär att en stor mängd information flyttas mellan heterogena system, såsom filer, databaser osv. Innan överföringen påbörjas via ett verktyg för datamigrering är det dock viktigt att profilera data för att identifiera avvikelser och lösa dem för att upprätthålla konsistensen mellan det gamla och det nya systemet.
Dataprofilering i ett inledande skede av migreringen kan minska risken för fel, dubbletter och felaktig information.
Dataintegration
Dataintegration skapar en helhetssyn på företagsdata genom att slå samman den från olika källor. Profilering av data i den inledande fasen av integrationen säkerställer att det inte finns några fel när källdata integreras och laddas in i ett datalager, en datahubb eller en datamart.
Datarengöring
Datarengöring, som är ett primärt steg i dataförberedelseprocessen, hjälper till med att rätta till fel och deduplicera för att autentisera datans giltighet och relevans. Datarensning är dock endast fördelaktigt för datamängder som du vet är korrupta. Ofta ligger data av dålig kvalitet i systemet obemärkt och utan åtgärd tills de identifieras med hjälp av dataprofilering.
Det innebär att dataprofilering metodiskt undersöker enorma datamängder för att identifiera felaktiga fält, nollvärden och andra statistiska oegentligheter som kan påverka dataprocesser.
Varför behöver du dataprofilering?
Dataprofilering är avgörande för dataprocessernas giltighet eftersom den hjälper dig att besvara följande frågor om dina data:
- Innehåller datan några noll- eller tomma värden?
- Innehåller datan några anomalier i datan? Har de ett tydligt mönster?
- Innehåller uppgifterna några dubbla värden? Hur stor är andelen unika värden?
- Vilket värdeintervall finns i källdata? Ligger minimi- och maximivärdena inom det förväntade intervallet?
Svaret på dessa frågor kan hjälpa dig att upprätthålla kvaliteten på dina företagsdata och eliminera fel som kan påverka affärsprocesserna negativt.
Utmaningar som är förknippade med dataprofilering
Dataprofilering blir en utmaning när du har att göra med stora datavolymer. För att hantera denna utmaning rekommenderas det att dela upp data i segment och profilera mindre datamängder i taget.
Att välja manuell dataprofilering innebär en annan uppsättning utmaningar och kommer inte att vara möjligt utan hjälp av ett proffs, eftersom det innebär att utföra frekventa förfrågningar för att få viktiga insikter om dina data. Detta är en mer resurskrävande metod. Dessutom är chansen stor att du bara kan kontrollera en delmängd av dina totala data eftersom det kan vara tidskrävande att manuellt profilera hela datamängden.
En föredragen lösning är att använda ett verktyg för dataprofilering som kan hjälpa dig att enkelt segmentera datamängder. De flesta verktyg för dataprofilering erbjuder också automatisering, vilket minskar det manuella arbetet och tiden.
Automatiserad dataprofilering med Astera Centerprise
En förståelse för olika aspekter av dina företagsdata kan hjälpa dig att effektivt hantera din affärsverksamhet, lägga upp en strategi för en effektiv affärsplan och besluta om långsiktiga mål. Och verktyg för dataprofilering kan hjälpa dig att uppnå dessa mål
Astera Centerprise är en programvara för dataintegration i företagsklass som stöder dataprofilering i en kodfri miljö med ett dra-och-släpp-gränssnitt, förutom datakvalitet och rensning. Funktionerna för dataprofilering i Astera Centerprise säkerställer att användarna får tillgång till korrekta data med minimalt IT-stöd.
