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Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

Die besten Tools zur Datenprofilierung für 2024 + ein Leitfaden zur Auswahl des richtigen Tools

January 17th, 2024

In einer Welt, die vernetzter denn je ist, nehmen die Datenmengen innerhalb des Unternehmens und einzelner Systeme immer weiter zu. Datenprofilierung ist so wichtig wie eh und je. Während die Verwaltung solch großer Datenmengen schwierig ist, gibt es noch eine weitere große Herausforderung: Datenqualitätsmanagement.

Datenprofilierungstools

Quelle: Datenleiter

Wissen Sie Datenqualität Probleme kosten Unternehmen in den USA mehr als 3 Billionen Dollar jährlich? Dies bedeutet für viele Unternehmen finanzielle Verluste, Überarbeitung von Richtlinien und einen beschädigten Ruf.

Aber warum treten Datenqualitätsprobleme auf?

Denn Big Data ist oft fehlerbehaftet, nicht konsistent oder enthält Duplikate. Dies kann zu Unterbrechungen und Komplikationen in Geschäftsprozessen führen, was zu ungenutzten Chancen und einem geringeren ROI führt.

Hier kommen Tools zur Datenprofilierung zum Einsatz. Es analysiert und liefert eine vollständige Aufschlüsselung der Quelldaten, um Benutzern zu helfen, umsetzbare Erkenntnisse zu verstehen und zu gewinnen, um Business Intelligence zu verbessern und sicherzustellen, dass die Daten konsistent sind. Datenprofilierung in ETL ist für die Sicherstellung der Datenqualität von entscheidender Bedeutung Datenintegrität.

In diesem Artikel erklären wir, was Datenprofilierung ist, warum Datenprofilierungstools für Unternehmen unerlässlich sind und wie Datenprofilierungstools dazu beitragen, diese Aufgabe zu vereinfachen.

Was ist Datenprofilerstellung?

Datenprofilerstellung ist der Prozess, der bei der Bewertung der Datenintegrität hilft, indem eine vollständige Aufschlüsselung ihrer statistischen Merkmale wie Fehlerzahl, Warnungszahl, Duplikatprozentsatz sowie Mindest- und Höchstwert dargestellt wird, wodurch eine detaillierte Datenprüfung ermöglicht wird. Dies ermöglicht eine detaillierte Bewertung der Datenqualität.

Die Datenprofilerstellung bietet wichtige Einblicke in die Informationen, die ein Unternehmen für die Entscheidungsfindung und Analyse zu seinem Vorteil nutzen kann.

Datenprofilierungssoftware verwendet analytische Algorithmen, um die Daten zu untersuchen und ihre Gültigkeit zu bestimmen. Diese Tools spielen eine entscheidende Rolle dabei, Unternehmen dabei zu helfen, ihre Datenstrategie mit ihren Grundsätzen und Zielen zu optimieren. Nachdem wir nun wissen, was Datenprofilierung ist, wollen wir die verschiedenen Prozesse besprechen, die eine Datenprofilierung erfordern.

Wie kann ein Datenprofilierungstool helfen?

Datenprofilierungstools stellen die Gültigkeit von Datenprozessen sicher, da sie Ihnen bei der Beantwortung der folgenden Fragen zu Ihren Daten helfen:

  • Enthalten die Daten Null- oder Leerwerte?
  • Gibt es irgendwelche Anomalien in den Daten? Haben sie ein bestimmtes Muster?
  • Enthält es doppelte Werte? Wie ist das Verhältnis der eindeutigen Werte?
  • Welchen Bedeutungsbereich haben die Quelldaten? Liegen die Mindest- und Höchstwerte innerhalb Ihres erwarteten Bereichs?

Die Beantwortung dieser Fragen kann Ihnen helfen, die Qualität Ihrer Unternehmensdaten aufrechtzuerhalten und Fehler zu beseitigen, die sich negativ auf die Geschäftsprozesse auswirken können.

Anwendungsfälle für Datenprofilierungstools

Im Allgemeinen wird die Datenprofilerstellung in den folgenden Prozessen verwendet:

Datenmigration

Datenmigration beinhaltet das Verschieben eines großen Informationsvolumens über heterogene Systeme wie Dateien, Datenbanken usw. Bevor jedoch die Übertragung über a eingeleitet wird DatenmigrationstoolEs ist wichtig, die Daten zu profilieren, um Diskrepanzen zu identifizieren und zu beheben, um die Konsistenz zwischen dem alten und dem neuen System aufrechtzuerhalten.

Tools zur Datenprofilerstellung in der Anfangsphase der Migration können das Risiko von Fehlern, Duplikaten und falschen Informationen verringern.

Datenintegration

Datenintegration schafft eine ganzheitliche Sicht auf Unternehmensdaten, indem es diese aus unterschiedlichen Quellen zusammenführt. Durch die Profilierung von Daten in der Anfangsphase der Integration wird sichergestellt, dass beim Integrieren und Laden von Quelldaten keine Fehler auftreten Data Warehouse, Datenhub oder Data Mart.

Datenbereinigung

Datenreinigung, ein primärer Schritt im Datenvorbereitungsprozess, hilft bei der Fehlerbehebung und Deduplizierung, um die Gültigkeit und Relevanz der Daten zu authentifizieren. Die Datenbereinigung ist jedoch nur für Datensätze von Vorteil, von denen Sie wissen, dass sie beschädigt sind. Oft bleiben Daten von schlechter Qualität unbemerkt und unbehandelt im System hängen, bis sie durch Datenprofilierung identifiziert werden.

Daher untersuchen Datenqualitäts- und Profiling-Tools methodisch riesige Datenmengen, um fehlerhafte Felder, Nullwerte und andere statistische Unregelmäßigkeiten zu identifizieren, die sich auf Datenprozesse auswirken könnten.

So wählen Sie das richtige Datenprofilierungstool aus 

Dieser Abschnitt hilft Ihnen bei der Entscheidung für die richtige Datenprofilierungssoftware für Ihr Unternehmen.

Datenquellen und Kompatibilität: Vor allem sollte die von Ihnen gewählte Lösung Konnektivität zu Ihren erforderlichen Datenquellen bieten. Viele Profilierungslösungen bieten vorgefertigte Konnektoren mit der Möglichkeit, auch einen benutzerdefinierten Konnektor zu erstellen. Sehen Sie, woher die Daten in Ihr Unternehmen gelangen, und treffen Sie entsprechende Entscheidungen.

Funktionen zur Datenprofilierung: Je mehr desto besser. Einige allgemeine Funktionen, die in dem von Ihnen gewählten Tool vorhanden sein sollten, sind zusammenfassende Statistiken, Datenerkennung, Datenqualitätsbewertung und Datenverteilungsanalyse. Die marktführenden Tools gehen darüber hinaus und bieten robuste Zusatzfunktionen, darunter Datenvalidierung Regeln und Datenvisualisierungen.

Einfache Bedienung: No-Code-Tools werden immer beliebter. Sie ermöglichen es Geschäftsanwendern, komplizierte Aufgaben auszuführen Datenmanagement Aufgaben, von der Profilerstellung bis zur Data-Warehouse-Modellierung. Unternehmen können sich auch für Open-Source-Alternativen entscheiden. Diese erfordern jedoch Codierung und sind mit einer steilen Lernkurve verbunden.

ETL-Unterstützung: Sobald Daten erfasst und profiliert wurden, müssen sie bereinigt, aufbereitet und strukturiert an einen zentralen Ort geladen werden. Robuste Werkzeuge, wie CenterpriseErmöglichen Sie Teams, ihre Daten ETL-fähig zu machen und End-to-End-Lösungen zu erstellen Datenpipelines, bietet ein komplettes Datenmanagement-Lösung.

Datenverarbeitungsanforderungen und Skalierbarkeit: Wie viele Daten muss bearbeitet werden? Die Menge der aufgenommenen Daten variiert je nach Größe des Unternehmens und beeinflusst die Auswahl der Tools durch die Teams. Die Menge der von Unternehmen generierten und gesammelten Daten könnte in Zukunft zunehmen und eine skalierbare Software erforderlich machen.

Automatisierung und Planung: Diese beiden Funktionen tragen dazu bei, Arbeitsabläufe weiter zu rationalisieren und die Effizienz zu verbessern. Durch die Automatisierung von Profiling-Aufgaben können sich Teams mehr auf die Analyse von Daten und die Behebung von Fehlern in Echtzeit als auf die Datenvorbereitung konzentrieren.

Support und Bewertungen:  Teams sollten nach einem Anbieter suchen, der umfassende Schulungen auf der Grundlage maßgeschneiderter Anwendungsfälle anbietet. Außerdem sollten sie nach Unternehmen suchen, die dies haben hohe Supportbewertungen und Branchenanerkennung. Überprüfen Sie für Rezensionen seriöse Websites wie z TrustRadius und G2.

Die besten Tools zur Datenprofilierung für 2023

Astera Centerprise

Astera Centerprise Logo

Astera Centerprise ist eine Unternehmensebene Datenintegrationstool mit robusten, integrierten Datenqualitäts- und Profilierungsfunktionen. Das Beste daran Centerprise Der Vorteil besteht darin, dass es völlig ohne Code auskommt und über eine einfache Drag-and-Drop-Oberfläche verfügt, die es auch für technisch nicht versierte Benutzer zugänglich macht.  

Einige der Hauptmerkmale von Astera Centerprise, was es zu einem idealen Tool zur Datenprofilierung macht, umfasst: 

  • Datenqualität Model: Abgesehen von den regulären Protokollierungsfunktionen, Centerprise bietet einen einzigartigen Datenqualitätsmodus, der für erweiterte Profilierungs- und Debugging-Zwecke entwickelt wurde. Wenn Sie in diesem Modus einen Datenfluss öffnen oder erstellen, werden Sie feststellen, dass die meisten Objekte im Datenfluss den Nachrichtenknoten mit Ausgabeports anzeigen. Diese Funktion liefert wertvolle Erkenntnisse und Informationen zur Datenqualität und ermöglicht eine effizientere und effektivere Datenverarbeitung. 
  • Datenprofil: Die Datenprofilfunktion bietet umfassende Statistiken für jedes ausgewählte Datenfeld, wenn der Datenfluss ausgeführt wird. Diese Statistiken umfassen sowohl grundlegende als auch detaillierte Informationen, wie z. B. den Datentyp, Mindest- und Höchstwerte, Datenanzahl, Fehleranzahl und mehr.  
  • Regeln zur Datenqualität: Benutzer können benutzerdefinierte Regeln zum Filtern von Daten definieren. Das Datenqualitätsregelobjekt unterstützt umfangreiche arithmetische und boolesche Bedingungen.
  • Vorgefertigte Transformationen: Nach der Profilierung können Benutzer ihre Daten auf Datensatzebene und auf einer festgelegten Ebene mit einer Reihe von Optionen anpassen Datentransformationen, wie Filtern, Verbinden, Zusammenführen, Normalisieren usw. 
  • Datenbereinigungstransformation: Das Tool verfügt über eine Datenbereinigungstransformation, die es Benutzern ermöglicht, Daten zu bereinigen, indem sie sie standardisieren (zum Beispiel die Telefonnummern in das gleiche Format bringen, +001) und Leerzeichen und Satzzeichen usw. entfernen. Die Transformation unterstützt auch die Option, Daten zu ändern. So beginnen die Telefonnummern beispielsweise nicht mit 00 oder +1, sondern werden zu den Daten hinzugefügt, um Einheitlichkeit und Konsistenz zu gewährleisten.   
  • Datenherkunftsverwaltung: Mit dieser Funktion können Benutzer die Datenreise sehen. Woher die Daten stammen und welche Transformationen sie durchlaufen haben.  
  • Automation: Centerprise ermöglicht es Teams, die gesamte Datenreise von der Ankunft über die Profilerstellung bis zum Hochladen in die Cloud zu automatisieren, sodass sie sich mehr auf die Entwicklung effektiver Strategien und weniger auf sich wiederholende Aufgaben konzentrieren können. 

DataCleaner

DataCleaner-Logo

DataCleaner ist ein Open-Source-Tool zur Datenprofilierung, das die Datenverarbeitung, -validierung und -bereinigung unterstützt. Es bietet außerdem Visualisierungen über Dashboards für eine bessere Berichterstattung und Analyse. Das Tool bietet: 

  • Kostenlose Datenprofilierung.
  • Datenanreicherung. 
  • Balken- und Diagrammvisualisierungen. 
  • Referenzdatenabgleich. 
  • Datenqualitätsprüfungen. 
  • Datumslückenanalyse. 

 Es gibt zwei Versionen dieses Tools. Die Community Edition ist für jedermann kostenlos, während der Preis für die Advanced-Version auf Anfrage erhältlich ist und je nach Anwendungsfall variiert. 

Talend Open Studio

Talend Open Studio-Logo

Talend Open Studio ist eine weitere Open-Source-Datenqualität und Datenintegrationslösung. Es bietet Konnektivität zu einer Vielzahl von RDBMs und CRMs und verfügt über eine sehr aktive Community, die zum Tool beiträgt. Zu den wichtigsten Funktionen gehören: 

  • Datenbereinigung und -validierung.  
  • Datenintegration aus mehreren Quellen. 
  • Stapelverarbeitung. 
  • Intuitive Benutzeroberfläche und Datenvisualisierungsfunktionen. 

Obwohl es kostenlos ist, können Benutzer auf ein kostenpflichtiges Paket upgraden, um weitere Datenverwaltungsfunktionen freizuschalten. 

Informatica-Datenqualität

Informatica Data Quality-Logo

Informatica Data Quality ist eine weitere Option zur Sicherstellung der Datenqualität und Beobachtbarkeit. Es ist als Plug-In für Informatica Powercenter verfügbar. Es verwendet vorgefertigte Qualitätsregeln, um die Datenbereinigung zu optimieren. Das Tool verbessert auch die Transparenz deine Daten über benutzerdefinierte Dashboards und Visualisierungen. Die wichtigsten Merkmale sind: 

  • Vorgefertigte Regeln und Beschleuniger. 
  • Data Quality Developer Tool für unternehmensweite Zusammenarbeit. 
  • Data Quality Analyst Tool für browserbasiertes Datenprofiling.  
  • Benutzerdefinierte Schnittstellen basierend auf bestimmten Benutzerrollen. 
  • Bereitstellung in der Cloud und vor Ort. 

 Es gibt eine Option für eine kostenlose Testversion und eine kostenpflichtige Option. Die Preise sind auf Anfrage erhältlich.  

Faktoren, die bei der Auswahl von Datenprofilierungstools zu berücksichtigen sind

  • Datentypen und Formate: Die erste und wichtigste Überlegung bei der Auswahl eines Datenprofilierungstools ist seine Fähigkeit, verschiedene Datentypen und -formate zu verarbeiten. Daten in modernen Organisationen können in verschiedenen Formen vorliegen, beispielsweise als strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten. Das gewählte Tool sollte gängige Datenformate wie CSV, JSON, XML und Datenbankdateien unterstützen. Darüber hinaus sollte es verschiedene Datentypen, einschließlich numerischer Daten, Textdaten und Datumsdaten, effizient verarbeiten können.
  • Skalierbarkeit und Leistung:  Die Menge der von Organisationen generierten und verarbeiteten Daten wächst rasant. Daher sollte das von Ihnen gewählte Datenprofilierungstool skalierbar sein, um große Datensätze ohne Leistungseinbußen verarbeiten zu können. Es sollte Datenprofilierungsaufgaben effizient bewältigen, selbst wenn große Informationsmengen verarbeitet werden. Ein effektives Tool sollte über Optimierungsmöglichkeiten verfügen, um Profilierungsaufgaben schnell und mit minimalem Ressourcenverbrauch durchzuführen.
  • Integration mit bestehenden Systemen: Um Störungen des bestehenden Arbeitsablaufs zu vermeiden und einen reibungslosen Datenprofilierungsprozess zu gewährleisten, ist es wichtig, ein Tool zu wählen, das sich nahtlos in die bestehende Dateninfrastruktur Ihres Unternehmens integriert. Das Datenprofilierungstool sollte in der Lage sein, eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen wie Datenbanken herzustellen. Datenseenund Cloud-basierter Speicher, sodass Sie Daten überall dort profilieren können, wo sie sich befinden.
  • Benutzeroberfläche und Benutzerfreundlichkeit: Benutzerfreundlichkeit spielt eine entscheidende Rolle, um das Potenzial des Tools zu maximieren und seine Einführung in allen Teams zu erleichtern. Das Tool sollte über eine intuitive und gut gestaltete Benutzeroberfläche verfügen, die es Benutzern aller Erfahrungsstufen ermöglicht, effektiv zu navigieren und seine Funktionen zu nutzen. Ein benutzerfreundliches Datenprofilierungstool fördert die Zusammenarbeit und ermöglicht Datenanalysten und Geschäftsanwendern gleichermaßen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
  • Anpassung und Erweiterbarkeit Jede Organisation hat einzigartige Anforderungen an die Datenprofilierung. Daher sollte das Tool ein gewisses Maß an Anpassungsmöglichkeiten bieten, um es an spezifische Geschäftsanforderungen anzupassen. Suchen Sie nach einem Tool, mit dem Benutzer benutzerdefinierte Profiling-Regeln, -Metriken und -Algorithmen erstellen können, sodass sie den Profiling-Prozess entsprechend ihren Datenqualitätszielen anpassen können. Darüber hinaus ist die Erweiterbarkeit des Tools von entscheidender Bedeutung, da es für erweiterte Funktionalitäten in Plugins oder Erweiterungen von Drittanbietern integriert werden sollte.
  • Kosten und Lizenz: Die Kosten sind ein entscheidender Gesichtspunkt bei jedem Werkzeugauswahlprozess. Bewerten Sie die Preismodelle verschiedener Datenprofilierungstools und überlegen Sie, wie sie mit dem Budget Ihres Unternehmens übereinstimmen. Achten Sie außerdem auf die Lizenzbedingungen, da einige Tools möglicherweise Beschränkungen hinsichtlich der Anzahl der Benutzer oder Datenquellen vorsehen. Stellen Sie sicher, dass das ausgewählte Tool ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis bietet und Ihren Anforderungen an die Datenprofilierung entspricht.

Automatisieren Sie die Datenprofilerstellung mit Astera Centerprise

Das Verständnis verschiedener Aspekte Ihrer Unternehmensdatenpipeline kann Ihnen dabei helfen, Ihre Geschäftsabläufe effizient zu verwalten, einen effizienten Geschäftsplan zu erstellen und langfristige Ziele festzulegen. Und Tools zur Datenprofilerstellung können Ihnen dabei helfen, diese Ziele zu erreichen.

Astera Centerprise ist eine Unternehmensklasse Datenintegrationssoftware Das unterstützt die Datenprofilierung in ETL in einer codefreien Umgebung mit einer Drag-and-Drop-Schnittstelle sowie Datenqualität und Reinigung. Die Funktionen zur Datenprofilerstellung in Astera Centerprise Stellen Sie sicher, dass Benutzer mit minimalem IT-Support auf genaue Daten zugreifen.

Autoren:

  • Tehreem Naeem
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