Mens datamængden stiger med en hidtil uset hastighed i dag, omsættes mere data ikke altid til bedre indsigt. Det afgørende er, hvor nøjagtige, fuldstændige og pålidelige disse data er. Datakvalitet er ikke trivielt; det er grundlaget for, at organisationer træffer informerede beslutninger, formulerer effektive strategier og opnår en konkurrencefordel. Overraskende nok, okun 3 % af virksomhederne opfylder i øjeblikket grundlæggende datakvalitetsstandarder, fremhæver, hvor presserende det er for virksomheder at prioritere investeringer i datakvalitetsværktøjer.

Datakvalitetsværktøjer gør det nemmere for dig at håndtere udfordringerne ved moderne data: bind og hastighed. Ved at bruge disse værktøjer kan du nemt strømline datakvalitetsstyring og sikre, at du konsekvent får pålidelig indsigt.

I denne blog vil vi udforske de 8 bedste datakvalitetsværktøjer på markedet, og hvordan du skal vælge det rigtige til din virksomhed.

Topværktøjer til datakvalitet for 2025

1.     Astera

Astera er en cloud-baseret, AI-drevet platform, der giver organisationer mulighed for ubesværet at administrere deres end-to-end datastyring processer, herunder udvinding, integration, lager, elektronisk dataudveksling og API-livscyklusstyring.

Dens træk-og-slip, brugervenlige grænseflade giver både tekniske og ikke-tekniske brugere mulighed for at udnytte Astera løsninger til at udføre komplekse datarelaterede opgaver på få minutter, hvilket forbedrer effektiviteten og ydeevnen. Astera tilbyder omfattende datakvalitetsfunktioner for at sikre datanøjagtighed, pålidelighed og fuldstændighed.

Tag kontrol over din datakvalitet

Eliminer fejl, automatiser validering, og sørg for data af høj kvalitet på tværs af dine pipelines med Astera's AI-drevne løsning.

Prøv det i dag!

Nøglefunktioner:

• Træk-og-slip brugergrænseflade: Astera's intuitive peg-og-klik-grænseflade giver dig mulighed for nemt at konfigurere kilde- og destinationssystemer og skabe regeldrevne transformationer for problemfri dataintegration og testning.
• Data validering: Astera garanterer datanøjagtighed og kvalitet gennem omfattende datavalideringsfunktioner, herunder datarensning, fejlprofilering og datakvalitetsregler, hvilket sikrer nøjagtige og fuldstændige data.
• Forskellige konnektorer: Astera forbinder problemfrit til en bred vifte af on-premise og cloud-baserede kilder, herunder databaser, datavarehuse og datasøer. Derudover giver det dig mulighed for at bygge API-baserede stik til udvidede tilslutningsmuligheder.
• Forudbyggede transformationer: Det tilbyder forudbyggede transformationer som join, union, merge, datakvalitetsregler osv., for at hjælpe med at rense, transformere og integrere dine data.
• Datastyringsplatform: Løsningen konsoliderer ETL, ELT, API-integration og dataforberedelse i et samlet cloud-baseret system, hvilket eliminerer behovet for flere værktøjer.
• AI-drevet automatisering: Astera udnytter kunstig intelligens til at fremskynde dataforberedelse, hvilket gør det muligt for både tekniske og ikke-tekniske brugere at administrere datakvaliteten ubesværet.
• Sundhedstjek af data i realtid: Værktøjet giver dig mulighed for at overvåge og justere data i realtid for integritet, hvilket giver øjeblikkelig feedback om datakvalitet.
• Fejllogning: Astera sikrer, at kun data, der passerer foruddefinerede kvalitetsregler, bevæger sig fremad i pipelinen, mens poster, der ikke valideres, automatisk markeres og gemmes i en separat fejllog til gennemgang
• Ubesværet integration: Du kan problemfrit integrere rensede data i analyseplatforme eller udgive dem som API for nemt eksternt systemsamarbejde og generering af indsigt.
• Workflow automatisering: Værktøjet tilbyder workflow-orkestrering, så du kan spare tid og lade softwaren planlægge automatiske opgaver, orkestrere datadrevne processer og meget mere.

2.     Talent

Talend er en anden datakvalitetsløsning designet til at forbedre datahåndteringsprocesser. Den bruger maskinlæringsteknologi til at profilere, rense og maskere data i realtid og tilbyde intelligente anbefalinger til at løse problemer med datakvalitet. Dens maskinlæringsaktiverede deduplikering, validering og standardiseringsfunktioner giver brugerne mulighed for at rense indgående poster og berige dem efter behov, hvilket giver adgang til pålidelig indsigt.

Dog kan Talend Data Quality være kompliceret at sætte op, især for ikke-tekniske brugere. Løsningen mangler også kapacitet i hukommelsen, hvilket kan resultere i problemer med ydeevne og hastighed, især når man har at gøre med store datasæt af komplekse datatransformationer. Desuden har den et højere prispunkt end flere andre DQM løsninger på markedet.

Nøglefunktioner:

• Dataprofilering: Talend Data Quality bruger maskinlæring til automatisk at profilere data i realtid, hurtigt identificere datakvalitetsproblemer, opdage skjulte mønstre og spotte uregelmæssigheder, hvilket sikrer nøjagtig og opdateret indsigt
• Selvbetjeningsgrænseflade: Platformen tilbyder en praktisk selvbetjeningsgrænseflade, der er lige så intuitiv for forretningsbrugere og tekniske eksperter, hvilket fremmer effektivt samarbejde på tværs af organisationen.
• Talend Trust-score: Den indbyggede Talend Trust Score giver en øjeblikkelig og præcis vurdering af datatillid, vejleder brugere i sikker datadeling og lokaliserer datasæt, der kræver yderligere rensning.
• Datasikkerhed og overholdelse: Værktøjet har sikkerheds- og overholdelsesfunktioner, der beskytter dine data og sikrer overholdelse af relevante regler.

3. IBM InfoSphere

IBM InfoSphere Information Server er en dataintegrationsplatform der forenkler dataforståelse, rensning, overvågning og transformation. IBM InfoSphere Information Server muliggør kontinuerlig datarensning og sporing, så organisationer kan omdanne rå data til pålidelig information.

Baseret på brugeranmeldelser har IBM InfoSphere Information Server nogle begrænsninger, herunder en kompleks indledende opsætning, der kræver teknisk ekspertise. Brugere har også fremhævet platformens kompleksitet som en potentiel hindring, som kan nødvendiggøre yderligere uddannelse eller kvalificeret personale. Derudover er platformens gennemførlighed betinget af organisationens størrelse og kompleksitet, med mindre eller enklere enheder kan finde det overdrevet i forhold til deres behov.

Nøglefunktioner:

• Performance Management: Du kan stole på IBM InfoSphere Information Server til at overvåge og optimere ydeevnen af ​​dine dataintegrationsprocesser.
• Datasikkerhed: Med sine datasikkerhedsfunktioner sikrer IBM InfoSphere Information Server, at dine data forbliver sikre og beskyttede.
• Dataintegration: Platformen giver dig mulighed for at integrere data fra forskellige kilder, såsom databaser, filer og webtjenester.
• Processtyring: IBM InfoSphere Information Server tilbyder også processtyringsfunktioner, der hjælper dig med effektivt at overvåge dine dataintegrationsprocesser.
• Datakvalitetskontrol: Du kan sikre kvaliteten af ​​dine data med datakvalitetskontrolfunktionerne integreret i IBM InfoSphere Information Server for at vurdere, analysere og overvåge dine datas kvalitet effektivt.

4.     Datastige

Data Ladder er et kvalitetskontrol- og rengøringsværktøj, der bruger matchende algoritmer til forbedre datakvaliteten. Det hjælper brugere med at rense data og afdække mistede kampe fra forskellige kilder, hvilket sikrer pålidelighed og nøjagtighed i hele virksomhedens dataøkosystem.

Der er dog begrænset dokumentation tilgængelig for dets avancerede funktioner, såsom brugerdefinerede dataprofileringsmønstre, avancerede matchningsmuligheder og opsætning af overlevelsesregler. Derudover har nogle få brugere rapporteret, at de støder på problemer med data-matching-algoritmen.

Nøglefunktioner:

• Dataimport: Data Ladder giver dig mulighed for at forbinde og integrere data fra flere forskellige kilder, herunder filformater, relationelle databaser, cloud storage og API'er.
• Dataprofilering: Det automatiserer datakvalitetstjek og giver øjeblikkelige dataprofilrapporter om tomme værdier, datatyper, mønstre og andre statistikker, hvilket afslører muligheder for datarensning.
• Datarensning: Værktøjet hjælper med at eliminere inkonsistente og ugyldige værdier, skabe og validere mønstre og opnå en standardiseret visning på tværs af alle datakilder.
• Datamatchning: Data Ladder giver dig mulighed for at udføre proprietære matchalgoritmer og matchalgoritmer i branche baseret på specialdefinerede kriterier og matche konfidensniveauer for nøjagtig, fuzzy, numerisk eller fonetisk matchning.

5. Ataccama ONE

Ataccama ONE er en modulær, integreret platform, der giver en række datakvalitetsfunktioner. Med Data Governance, Data Quality og Master Data Management kombineret i et AI-drevet stof giver det virksomheder og datateams mulighed for at vokse, samtidig med at datatillid, sikkerhed og styring sikres.

Baseret på brugerfeedback udviser Ataccama ONE visse begrænsninger. Dens iboende kompleksitet har vist sig at være særligt udfordrende for begyndere. Derfor skal brugerne have en klar forståelse af tekniske begreber som kodning og fejlfinding, især når de har med store datasæt at gøre. Desuden oplever brugerne vanskeligheder med at udføre komplekse datatransformationer og håndtere konflikter under opdateringer til downstream-systemer.

Nøglefunktioner:

• Datastyring: Ataccama ONE tilbyder datastyringsfunktioner, der muliggør effektiv og effektiv datastyring.
• Datakvalitet: Med Ataccama ONE kan du udnytte AI til at sikre datakvaliteten ved at forstå, validere og forbedre dine data, forhindre indstrømning af fejlagtige oplysninger til dine systemer og løbende overvåge datanøjagtigheden.
• Datakatalog: Værktøjet giver dig mulighed for at opdage, forstå og bruge dine dataressourcer.
• Dataintegration: Du kan integrere data fra forskellige kilder med dataintegrationsfunktionerne i Ataccama ONE.

6. Experian Aperture Data Studio

Experian er en global informationstjenestevirksomhed, der tilbyder data, analyser og indsigt til både virksomheder og forbrugere. Dens platform, Aperture Data Studio, er en dynamisk og brugervenlig datastyringspakke designet til at øge tilliden til at administrere forbrugerdataprojekter. Dette værktøj giver brugere på alle niveauer mulighed for hurtigt at udvikle indviklede arbejdsgange, der inkorporerer maskinlæringsalgoritmer til automatisk datamærkning. Desuden forbedrer det datakvaliteten ved at bruge omhyggeligt kurerede globale datasæt fra Experian, hvilket sikrer overholdelse af datastandarder.

Ifølge brugeranmeldelser har Aperture Data Studio visse ydeevnebegrænsninger, især når det drejer sig om store datasæt. Selvom værktøjets brugervenlighed letter hurtig overtagelse, udgør det også en potentiel risiko for at miste kontrollen over de aktiver, der oprettes, og kan føre til utilsigtet dobbeltarbejde og datainkonsistens.

Nøglefunktioner:

• Dataprofilering: Aperture Data Studio tilbyder dataprofileringsfunktioner, hvilket muliggør en bedre forståelse af dine data og identifikation af potentielle datakvalitetsproblemer.
• Datamatchning: Det inkluderer avancerede datamatchningsfunktioner, der bruger både proprietære og veletablerede matchningsalgoritmer for at hjælpe dig med at matche og deduplikere dine data nøjagtigt.
• Dataintegration: Værktøjet letter dataintegration fra forskellige kilder, herunder Hadoop-klynger, for at konsolidere isolerede datasæt i en enkelt kundevisning.
• Workflow-styring: Aperture Data Studio muliggør skabelsen af ​​sofistikerede arbejdsgange, der inkorporerer maskinlæringsalgoritmer til automatisering af datamærkning og berigelse.

7. ÅbnRefine

OpenRefine (tidligere kendt som Google Refine) er et open source-værktøj til datakvalitetsstyring. Ved at bruge dette værktøj kan du identificere og rette dataproblemer, anvende datatransformationer og udføre dataudforskning. Den har en række funktioner til datarensning og standardisering for at sikre nøjagtighed og konsistens.

Værktøjet har dog visse begrænsninger at overveje. For det første mangler Fortryd/Gentag-funktionaliteten midt i historien og kan føre til utilsigtet datatab, når der anvendes nye operationer. Genbrug og deling af arbejdsgange kan være vanskeligt på grund af manglende fejlhåndtering i operationssekvenser og tilpasning af arbejdsgange til projekter med forskellige kolonnenavne.

Nøglefunktioner:

• Facetering: OpenRefine giver dig mulighed for at navigere og analysere omfattende datasæt effektivt. Dette giver dig mulighed for at filtrere og se specifikke dele af dine data, hvilket gør det nemmere at opdage mønstre og tendenser hurtigt.
• clustering: Værktøjet hjælper med at løse uoverensstemmelser i dine data ved at flette lignende værdier ved hjælp af intelligente teknikker, minimere dubletter og sikre bedre konsistens i hele datasættet.
• Afstemning: OpenRefine giver dig mulighed for at matche dit datasæt med eksterne databaser gennem afstemningstjenester for at forbedre nøjagtigheden og fuldstændigheden af ​​dine data ved at linke dem til pålidelige eksterne kilder.
• Uendelig Fortryd/Gentag: Denne funktion tillader ubesværet flytning til tidligere datasættilstande, gensyn med hele driftshistorikken for at eksperimentere med datatransformationer og hurtigt vende ændringer, når det er nødvendigt.

8. Informatica

Informatica er en moderne virksomhedssky datahåndteringsløsning der sikrer nøjagtigheden af ​​data i et enkelt miljø. Med muligheder for at transformere, profilere, integrere, rense, afstemme data og administrere metadata, gør det det muligt for virksomheder at drive innovation og vækst ved at få mest muligt ud af deres kritiske aktiver.

En væsentlig begrænsning ved Informatica er de vanskeligheder, brugere står over for, når de fejlfinder arbejdsgange og kortlægninger. Derudover har mange brugere udtrykt frustration over Informaticas fejlmeddelelser, idet de har fundet dem svære at forstå eller kryptiske, hvilket fører til potentielle forsinkelser i problemløsning og beslutningstagning.

Nøglefunktioner:

• Dataintegration: Informaticas primære styrke ligger i dataintegration. Den kan hente data fra forskellige heterogene systemer og overføre dem til andre forretningsprocesser og brugere i din organisation.
• Datakvalitet: Med Informaticas datakvalitetsfunktioner kan du få indsigt i dine datas tilstand, validere og forbedre dem, forhindre inklusion af unøjagtige data i systemer og løbende overvåge datakvaliteten.
• Sikker dataudveksling: Informatica sikrer sikker dataudveksling i Business-to-Business-interaktioner, hvilket giver fuld synlighed gennem hele processen.
• Parallel behandling: En af Informaticas bemærkelsesværdige egenskaber er parallel bearbejdning, som muliggør samtidig udførelse af flere processer, hvilket resulterer i hurtigere beregning og eksekvering.

Kriterier for valg af det rigtige datakvalitetsværktøj

Du skal omhyggeligt evaluere mulighederne og funktionerne i et datakvalitetsstyringsværktøj (DQM) og matche dem mod specificerede kriterier for at sikre, at det matcher din organisations krav.

Følgende kriterier fremstår som afgørende i udvælgelsesprocessen:

• Skalerbarhed og ydeevne:

Du skal sikre dig, at det valgte værktøj effektivt kan håndtere din nuværende datamængde og være i stand til at rumme fremtidig vækst. Se efter et robust datakvalitetsværktøj, der kan behandle store datasæt effektivt uden at gå på kompromis med den samlede systemydelse. Overvej desuden en, der tilbyder databehandlingsfunktioner i realtid til tidsfølsom indsigt.

• Dataprofilering og rensningsfunktioner:

Du skal vurdere, om et værktøj giver omfattende dataprofileringsfunktioner. Dette giver dig mulighed for at få indsigt i datakvalitet, opdage uregelmæssigheder og forstå datadistributionsmønstre. Se efter et værktøj med avancerede rensefunktioner til at rette fejl, standardisere formater, fjerne dubletter og validere data.

• Dataovervågningsfunktioner:

Overvej værktøjer, der går ud over engangsløsninger og giver kontinuerlige dataovervågningsfunktioner. Vælg et værktøj, der giver dig mulighed for at spore datakvalitetsmålinger, opsætte advarsler for uregelmæssigheder og etablere datalinje for at forstå dataoprindelse og -transformationer over tid.

• Sømløs integration med eksisterende systemer:

Sørg for kompatibilitet med dine datakilder, databaser, datavarehuse og business intelligence-platforme for at lette en smidig implementeringsproces uden at forstyrre dine etablerede arbejdsgange. Se efter et datakvalitetsværktøj, der tilbyder brugervenlige connectors eller API'er til problemfri integration med din eksisterende it-infrastruktur for at minimere implementeringstræning.

• Brugervenligt interface:

Du bør vælge et datakvalitetsværktøj med en intuitiv og brugervenlig grænseflade, der gør det muligt for dine teams at adoptere og udnytte værktøjets funktioner hurtigt. En ligetil implementeringsproces er afgørende, og du bør sigte efter værktøjer, der ikke kræver omfattende teknisk træning og accelererer onboarding-processen.

• Fleksibilitet og tilpasningsmuligheder:

Fleksibilitet og tilpasning er altafgørende i betragtning af de forskellige datatyper og krav, som din organisation håndterer. Se efter et datakvalitetsværktøj, der giver dig mulighed for at oprette tilpassede datakvalitetsregler, arbejdsgange og tilpasse sig ændrede datakvalitetskrav, efterhånden som din organisation udvikler sig.

• AI-drevet automatisering:

Se efter et værktøj, der bruger AI til at automatisere datavalidering, opdage fejl og forbedre datanøjagtigheden. Automatiserede processer minimerer manuelt arbejde og hjælper med at opretholde data af høj kvalitet i realtid.

• Leverandørsupport og fællesskab:

Evaluering af leverandørens omdømme og support er afgørende for din udvælgelsesproces. Prioriter leverandører med en track record for at levere fremragende kundesupport, regelmæssige opdateringer og fejlrettelser. Overvej desuden værktøjer med et aktivt brugerfællesskab eller -forum, da det betyder en solid brugerbase og tilgængeligheden af ​​delt viden og ressourcer.

• Pris- og licensmuligheder:

Du skal overveje datakvalitetsværktøjets prismodeller og licensmuligheder. Forskellige værktøjer kan tilbyde forskellige prisstrukturer, såsom abonnementsbaserede modeller eller gebyrer baseret på datamængde eller anvendte funktioner. Det er afgørende at vælge en prisplan, der stemmer overens med din organisations budget og forventede dataforbrug. 

Bedste praksis for implementering af datakvalitetsværktøjer

Implementering af datakvalitetsværktøjer sikrer effektivt, at din organisation kan få maksimal værdi ud af sine data og træffe informerede beslutninger. Her er nogle vigtige trin og bedste praksis til at guide dig gennem processen:

• Definer klart krav

Før du vælger og implementerer datakvalitetsværktøjer, skal du klart definere din organisations specifikke datakvalitetskrav. Identificer de typer datakvalitetsproblemer, du ofte støder på, de datakilder, der skal forbedres, og de ønskede resultater. At have en klar forståelse af dine behov vil guide dig til at vælge de rigtige værktøjer.

• Vurder værktøjer grundigt

Udfør en omfattende evaluering af forskellige datakvalitetsværktøjer, der er tilgængelige på markedet. Sammenlign deres funktioner, funktionaliteter, skalerbarhed, brugervenlighed og kompatibilitet med din eksisterende datainfrastruktur. Se efter værktøjer, der passer bedst til din organisations behov, og integrer dem problemfrit i dine datahåndteringsprocesser.

• Start i det små; Skaler gradvist

Når du implementerer datakvalitetsværktøjer, skal du starte med et pilotprojekt eller et lille segment af dine data. Denne tilgang giver dig mulighed for at teste værktøjets effektivitet og identificere eventuelle potentielle udfordringer eller nødvendige justeringer. Når du er sikker på resultaterne, skal du gradvist opskalere implementeringen på tværs af mere betydningsfulde datasæt.

• Involver interessenter og eksperter

Inkluder nøgleinteressenter i beslutningsprocessen, såsom dataanalytikere, dataingeniører og forretningsbrugere. Deres input er værdifuldt til at forstå specifikke datakvalitetssmerter og til at sikre, at de valgte værktøjer stemmer overens med deres krav. Overvej desuden at søge råd fra datakvalitetseksperter eller konsulenter for at træffe informerede valg.

• Give træning og support

Træn dine teammedlemmer i, hvordan du bruger datakvalitetsværktøjerne effektivt. Tilbyd workshops eller træningssessioner for at gøre dem bekendt med værktøjets funktionaliteter og bedste praksis for datavalidering og -rensning. Etabler desuden et støttesystem, hvor brugere kan søge assistance, når de står over for udfordringer under værktøjsadoption.

Afsluttende ord

Datakvalitet er en vedvarende forpligtelse til ekspertise, der former enhver beslutning i et datadrevet økosystem. Det rigtige datakvalitetsværktøj kan hjælpe organisationer med at rense, validere og overvåge deres data for at forhindre fejl og uoverensstemmelser.

Astera tilbyder en omfattende, AI-drevet løsning til datakvalitetsstyring, der gør det muligt for virksomheder at automatisere datavalidering, problemfrit integrere med forskellige datakilder og vedligeholde data af høj kvalitet på tværs af deres pipelines. Med sin intuitive grænseflade, databehandling i realtid og indbygget automatisering, Astera giver organisationer mulighed for at forbedre deres datakvalitet uden behov for omfattende manuel indgriben.

Holder dine data dig tilbage? Oplev styrken ved automatiseret datakvalitetsstyring med Astera. Kom i gang i dag!

Tag det første skridt mod at forbedre datakvaliteten. Prøve Astera gratis.

Klar til at maksimere sundheden for dine data? Prøve Astera's førende platform og vidne på egen hånd, hvordan den forbedrer datakvaliteten, løfter din indsigt og beslutningstagning.

Download prøveversion