Bedste dataprofileringsværktøjer til 2024 + en guide til at vælge det rigtige

I en verden, der er mere forbundet end nogensinde, fortsætter datamængderne i virksomheden og individuelle systemer med at stige, dataprofilering er lige så vigtig som nogensinde. Selvom det er vanskeligt at administrere en så enorm mængde data, er der en anden stor udfordring: datakvalitetsstyring.

Kilde: Datastige

Ved du datakvalitet udstedelser koster virksomheder i USA mere end $ 3 billioner årligt? Det udmønter sig i økonomiske tab, revision af politikker og skæmmet omdømme for mange virksomheder.

Men hvorfor opstår der problemer med datakvaliteten?

Fordi big data ofte er fyldt med fejl, mangler konsistens eller indeholder dubletter. Dette kan forårsage afbrydelser og komplikationer i forretningsprocesser, hvilket resulterer i spildte muligheder og nedsat ROI.

Det er her, dataprofileringsværktøjer er nyttige. Den analyserer og giver en komplet opdeling af kildedataene for at hjælpe brugerne med at forstå og afdække handlingsorienteret indsigt for at forbedre business intelligence og sikre, at data er konsistente. Dataprofilering i ETL er afgørende for at sikre datakvalitet og dataintegritet.

I denne artikel forklarer vi, hvad dataprofilering er, hvorfor er dataprofileringsværktøjer essentielle for virksomheder, og hvordan dataprofileringsværktøjer hjælper med at forenkle denne opgave.

oplev træk og slip dataprofilering i vores kodefri ETL-software

Se, hvordan det gøres

Hvad er dataprofilering?

Dataprofilering er den proces, der hjælper med at evaluere dataintegriteten ved at præsentere en komplet opdeling af dens statistiske karakteristika, såsom fejlantal, advarselstælling, duplikatprocent og minimum- og maksimumværdi, hvilket muliggør detaljeret datainspektion. Dette giver en detaljeret datakvalitetsvurdering.

Dataprofilering giver kritisk indsigt i den information, som en organisation kan udnytte til fordel for beslutningstagning og analyse.

Dataprofileringssoftware bruger analytiske algoritmer til at hjælpe med at granske dataene for at bestemme deres gyldighed. Disse værktøjer spiller en afgørende rolle i at hjælpe virksomheder med at strømline deres datastrategi med dens principper og mål. Nu hvor vi ved, hvad dataprofilering er, lad os diskutere de forskellige processer, der kræver dataprofilering.

Hvordan kan et dataprofileringsværktøj hjælpe?

Dataprofileringsværktøjer sikrer validiteten af ​​dataprocesser, da de hjælper dig med at besvare følgende spørgsmål vedrørende dine data:

• Indeholder dataene nul- eller tommeværdier?
• Er der nogen uregelmæssigheder i dataene? Har de et tydeligt mønster?
• Indeholder den nogen duplikerede værdier? Hvad er forholdet mellem unikke værdier?
• Hvad er omfanget af vigtighed i kildedataene? Er minimum- og maksimumværdierne inden for dit forventede interval?

At få svar på disse spørgsmål kan hjælpe dig med at vedligeholde din virksomheds datakvalitet og udrydde fejl, der kan påvirke forretningsprocesserne negativt.

Dataprofileringsværktøjer Use Cases

Generelt bruges dataprofilering i følgende processer:

Dataoverførsel

Dataoverførsel involverer flytning af en stor mængde information på tværs af heterogene systemer, såsom filer, databaser osv. Men før overførslen påbegyndes via en datamigreringsværktøj, er det vigtigt at profilere dataene for at identificere uoverensstemmelser og løse dem for at opretholde overensstemmelse mellem de gamle og nye systemer.

Dataprofileringsværktøjer i en indledende fase af migreringen kan reducere risikoen for fejl, duplikationer og ukorrekte oplysninger.

Dataintegration

Dataintegration skaber et holistisk syn på virksomhedsdata ved at flette dem fra forskellige kilder. Profilering af data i den indledende fase af integrationen sikrer ingen fejl, når kildedata integreres og indlæses i en datalager, datahub eller datamart.

Datarensning

Datarengøring, et primært trin i dataforberedelsesprocessen, 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 slenter data af dårlig kvalitet ubemærket og uadresseret i systemet, indtil det identificeres via dataprofilering.

Datakvalitets- og profileringsværktøjer undersøger således metodisk enorme mængder data for at identificere forkerte felter, nulværdier og andre statistiske uregelmæssigheder, der kan påvirke dataprocesser.

Gratis 14 dages prøveperiode - Forenkle og automatiser dataprofilering med Centerprise

Få styr på dine data nu!

Sådan vælger du det rigtige dataprofileringsværktøj 

Dette afsnit hjælper dig med at vælge den rigtige dataprofileringssoftware til din virksomhed.

Datakilder og kompatibilitet: Før noget andet bør den løsning, du vælger, tilbyde forbindelse til dine nødvendige datakilder. Mange profileringsløsninger tilbyder præbyggede konnektorer med mulighed for også at oprette en brugerdefineret. Se, hvor data kommer fra i din virksomhed, og vælg derefter.

Dataprofileringsfunktioner: Jo flere jo bedre. Nogle almindelige funktioner, der bør være til stede i dit valgte værktøj, er oversigtsstatistikker, dataopdagelse, datakvalitetsvurdering og datadistributionsanalyse. De markedsledende værktøjer går ud over og tilbyder robuste supplerende funktionaliteter, herunder Data validering regler og datavisualiseringer.

Brugervenlighed: No-code værktøjer bliver stadig mere populære. De giver forretningsbrugere mulighed for at udføre komplicerede resultater datastyring opgaver, fra profilering til data warehouse modellering. Virksomheder kan også vælge open source-alternativer. Disse kræver dog kodning og kommer med en stejl indlæringskurve.

ETL support: Når data er indsamlet og profileret, skal de renses, forberedes og indlæses på en central placering på en struktureret måde. Robuste værktøjer som f.eks Centerprise, tillade teams at ETL deres data og oprette end-to-end datapipelines, der tilbyder en komplet datahåndteringsløsning.

Databehandlingsbehov og skalerbarhed: Hvordan meget data skal behandles? Mængden af ​​data, der indtages, varierer med virksomhedens størrelse og vil påvirke det værktøj, teams vælger. Mængden af ​​data genereret og indsamlet af virksomheder kan stige i fremtiden, hvilket nødvendiggør en skalerbar software.

Automatisering og planlægning: Disse to funktioner hjælper med at strømline arbejdsgange yderligere og forbedre effektiviteten. Automatisering af profileringsopgaver hjælper teams med at fokusere mere på at analysere data og rette fejl i realtid end på dataforberedelse.

Support og anmeldelser:  Teams bør lede efter en leverandør, der giver grundige træninger baseret på skræddersyede use cases. De bør også kigge efter virksomheder, der har høje supportvurderinger og brancheanerkendelse. For anmeldelser, tjek autoritative sider som f.eks TrustRadius og G2.

De bedste dataprofileringsværktøjer for 2023

Astera Centerprise

Astera Centerprise er på virksomhedsniveau dataintegrationsværktøj med robust, indbygget datakvalitet og profileringsfunktioner. Den bedste del vedr Centerprise er, at den er fuldstændig kodefri og kommer med en enkel træk-og-slip-grænseflade, som også gør den tilgængelig for ikke-tekniske brugere.  

Nogle af nøglefunktionerne i Astera Centerprise, hvilket gør det til et ideelt dataprofileringsværktøj omfatter: 

• Datakvalitet tilstand: Ud over de almindelige logningsfunktioner, Centerprise tilbyder en unik datakvalitetstilstand, designet til avanceret profilering og fejlretningsformål. Når du åbner eller opretter et dataflow i denne tilstand, vil du bemærke, at de fleste objekter i dataflowet viser meddelelsesknuden med outputporte. Denne funktion giver værdifuld indsigt og information relateret til datakvalitet, hvilket letter mere effektiv og effektiv datahåndtering. 
• Data profil: Dataprofilfunktionen tilbyder omfattende statistik for hvert valgt datafelt, når dataflowet udføres. Disse statistikker omfatter både grundlæggende og detaljerede oplysninger, såsom datatypen, minimums- og maksimumværdier, dataantal, fejlantal og mere.  
• Regler for datakvalitet: Brugere kan definere tilpassede regler for filtrering af data. Datakvalitetsreglerobjektet understøtter omfattende aritmetiske og booleske betingelser.
• Forudbyggede transformationer: Når først de er profileret, kan brugerne tilpasse deres data på et rekordniveau og et fast niveau med en række af datatransformationer, såsom filtrering, joinforbindelse, fletning, normalisering osv. 
• Datarensningstransformation: Værktøjet har en datarensningstransformation, der giver brugerne mulighed for at rense data ved at standardisere dem (For eksempel bringe telefonnumrene til samme format, +001), og fjerne mellemrum og tegnsætninger osv. Transformationen understøtter også muligheden for at ændre data. Så for eksempel starter telefonnumrene ikke fra 00 eller +1, det tilføjer dataene for at sikre ensartethed og konsistens.   
• Datalinjestyring: Denne funktion giver brugerne mulighed for at se datarejsen. Hvor dataene stammer fra, og hvilke transformationer de gennemgik.  
• Automation: Centerprise giver teams mulighed for at automatisere hele datarejsen fra ankomst til profilering til upload til skyen, så de kan fokusere mere på at skabe effektive strategier og mindre på gentagne opgaver. 

DataCleaner

DataCleaner er et open source-dataprofileringsværktøj, der understøtter datastrid, validering og rensning. Det giver også visualiseringer gennem dashboards for bedre rapportering og analyse. Værktøjet tilbyder: 

• Gratis dataprofilering.
• Data berigelse. 
• Søjle- og grafvisualiseringer. 
• Matching af referencedata. 
• Kvalitetstjek af data. 
• Dato gap analyse. 

 Der er to versioner af dette værktøj. Community-udgaven er gratis for alle, mens priserne for den avancerede version er tilgængelige på forespørgsel og varierer afhængigt af den pågældende use case. 

Talend Open Studio

Talend Open Studio er en anden open source-datakvalitet og dataintegrationsløsning. Det giver forbindelse til et væld af RDBM'er og CRM'er og har et meget aktivt fællesskab, der bidrager til værktøjet. Nogle af dens nøglefunktioner inkluderer: 

• Datarensning og validering.  
• Dataintegration fra flere kilder. 
• Batchbehandling. 
• Intuitiv brugergrænseflade og datavisualiseringsfunktioner. 

Selvom det er gratis, kan brugere opgradere til en betalt pakke for at låse op for yderligere datastyringsfunktioner. 

Informatica datakvalitet

Informatica Data Quality er en anden mulighed for at sikre datakvalitet og observerbarhed. Den er tilgængelig som et plug-in til Informatica Powercenter. Den bruger forudbyggede kvalitetsregler til at strømline datarensning. Værktøjet forbedrer også synlighed i din data gennem brugerdefinerede dashboards og visualiseringer. Vigtige funktioner omfatter: 

• Forudbyggede regler og acceleratorer. 
• Data Quality Developer Tool til virksomhedsdækkende samarbejde. 
• Data Quality Analyst Tool til browserbaseret dataprofilering.  
• Brugerdefinerede grænseflader baseret på specifikke brugerroller. 
• Cloud- og on-premise-implementering. 

 Der er mulighed for en gratis prøveperiode og en betalingsmulighed med priser tilgængelige på anmodning.  

Faktorer, du skal overveje, når du vælger værktøjer til dataprofilering

• Datatyper og formater: Den første og vigtigste overvejelse, når du vælger et dataprofileringsværktøj, er dets evne til at håndtere forskellige datatyper og formater. Data i moderne organisationer kan komme i forskellige former, såsom strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede data. Det valgte værktøj skal understøtte almindelige dataformater som CSV, JSON, XML og databasefiler. Derudover bør den effektivt håndtere forskellige datatyper, herunder numeriske, tekst- og datodata.
• Skalerbarhed og ydeevne:  Mængden af ​​data, der genereres og behandles af organisationer, vokser hurtigt. Derfor bør det dataprofileringsværktøj, du vælger, være skalerbart, så det kan rumme store datasæt uden at gå på kompromis med ydeevnen. Det bør effektivt håndtere dataprofileringsopgaver, selv når det håndterer enorme mængder af information. Et effektivt værktøj bør have optimeringsmuligheder til at udføre profileringsopgaver hurtigt og med minimalt ressourceforbrug.
• Integration med eksisterende systemer: For at undgå at forstyrre den eksisterende arbejdsgang og for at sikre en smidig dataprofileringsproces, er det vigtigt at vælge et værktøj, der problemfrit integreres med din organisations eksisterende datainfrastruktur. Dataprofileringsværktøjet skal være i stand til at oprette forbindelse til forskellige datakilder, såsom databaser, datasøer, og skybaseret lagring, så du kan profilere data, uanset hvor de befinder sig.
• Brugergrænseflade og brugervenlighed: Brugervenlighed spiller en afgørende rolle i at maksimere værktøjets potentiale og lette dets anvendelse på tværs af teams. Værktøjet skal have en intuitiv og veldesignet brugergrænseflade, der gør det muligt for brugere på alle færdighedsniveauer at navigere og bruge dets funktioner effektivt. Et brugervenligt dataprofileringsværktøj tilskynder til samarbejde og giver dataanalytikere og forretningsbrugere mulighed for at træffe datadrevne beslutninger.
• Tilpasning og udvidelsesmuligheder Hver organisation har unikke krav til dataprofilering. Derfor bør værktøjet tilbyde et niveau af tilpasning til at tilpasse sig specifikke forretningsbehov. Se efter et værktøj, der giver brugerne mulighed for at oprette tilpassede profileringsregler, metrics og algoritmer, så de kan skræddersy profileringsprocessen i overensstemmelse med deres datakvalitetsmål. Ydermere er værktøjets udvidelsesmuligheder afgørende, da det bør integreres med tredjeparts plugins eller udvidelser for forbedrede funktionaliteter.
• Omkostninger og licenser: Omkostninger er en kritisk overvejelse i enhver værktøjsudvælgelsesproces. Evaluer prismodellerne for forskellige dataprofileringsværktøjer og overvej, hvordan de stemmer overens med din organisations budget. Vær desuden opmærksom på licensvilkårene, da nogle værktøjer kan pålægge begrænsninger for antallet af brugere eller datakilder. Sørg for, at det valgte værktøj giver værdi for pengene og stemmer overens med dine behov for dataprofilering.

Kickstart dit dataintegrationsprojekt og konsolider forskellige datakilder

Begynd at integrere data

Automatiser dataprofilering med Astera Centerprise

Forståelse af forskellige aspekter af din virksomheds datapipeline kan hjælpe dig med at administrere din virksomhedsdrift effektivt, planlægge en effektiv forretningsplan og beslutte langvarige mål. Og dataprofileringsværktøjer kan hjælpe dig med at nå disse mål.

Astera Centerprise er en enterprise-grade dataintegrationssoftware der understøtter dataprofilering i ETL i et kodefrit miljø med en træk-og-slip-grænseflade, foruden datakvalitet og udrensning. Dataprofileringsmulighederne i Astera Centerprise sikre, at brugerne får adgang til nøjagtige data med minimal it-support.