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Inhaltsverzeichnis
Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

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

Die 7 besten Tools zur Datenvalidierung, die es 2024 zu erkunden gilt

Mariam Anwar

Produktvermarkter

March 20th, 2024

In 2015, PayPal musste 7.7 Millionen Dollar zahlen an die US-Regierung, als deren Mangel an angemessenen Überprüfungsmechanismen zu 500 PayPal-Transaktionen im Wert von 44,000 US-Dollar führte und damit gegen die Sanktionen gegen Iran, Kuba und Sudan verstieß.

In 2018, Samsung Securities verursachte Kosten in Höhe von 105 Milliarden US-Dollar als ein Mitarbeiter 2 Milliarden Aktien an 2,018 Mitarbeiter des Unternehmens ausgab, anstatt Dividenden in Höhe von insgesamt 2 Milliarden Won (südkoreanische Währung) auszuschütten.

Schlechte Daten kosten Unternehmen jedes Jahr Milliarden von Dollar. Deshalb brauchen Sie eine Datenvalidierung Tool, um sicherzustellen, dass Ihre Daten korrekt, konsistent und zuverlässig sind.

Was sind Datenvalidierungstools?

Datenvalidierungstools prüfen und verifizieren Daten automatisch auf Richtigkeit, Vollständigkeit und Konformität mit vordefinierten Standards. Eine Organisation kann bestimmte Regeln oder Bedingungen festlegen, z. B. die Einbeziehung von Daten aus bis zu fünf Jahren in die Analyse. Jeder Wert, der die angegebenen Kriterien nicht erfüllt, wird ausgeschlossen. Diese Tools untersuchen und prüfen die Daten sorgfältig und nutzen verschiedene Funktionen, um Unstimmigkeiten zu erkennen und zu beheben.

Sehen wir uns die sieben wichtigsten Datenvalidierungstools an, um Ihnen bei der Auswahl der Lösung zu helfen, die Ihren Geschäftsanforderungen am besten entspricht.

Die 7 besten Tools zur Datenvalidierung

  1. Astera
  2. Informatik
  3. Talend
  4. Datenname
  5. Alteryx
  6. Datenleiter
  7. Ataccama Eins

1.   Astera

Astera ist ein einheitliches Unternehmen der Unternehmensklasse Datenmanagement-Lösung mit erweiterten Datenvalidierungsfunktionen. Indem wir agil anbieten Datenbereinigung Mit den Funktionen und Korrekturfunktionen ermöglicht Ihnen das Tool den Zugriff auf vertrauenswürdige, genaue und konsistente Daten für zuverlässige Erkenntnisse.

Die Plattform ermöglicht Ihnen außerdem die Implementierung strenger Datenvalidierungsprüfungen und die Anpassung von Regeln an Ihre spezifischen Anforderungen. Darüber hinaus bietet die Plattform durch die Bereitstellung von Datenzustandsprüfungen in Echtzeit sofortiges Feedback dazu DatenqualitätSo behalten Sie den Überblick über Änderungen.

Für eine effiziente Datenvalidierung Astera verfügt über zahlreiche Transformationen, die Ihnen Folgendes ermöglichen:

    • Suchen und ersetzen Sie Nullwerte/fehlende Werte.
    • Konvertieren Sie die Datenformate und Werte in ein gemeinsames Format.
    • Entfernen Sie Duplikate aus einer Spalte oder dem gesamten Datensatz.
    • Wenden Sie benutzerdefinierte Validierungsregeln an, um relevante Daten für die Analyse zu verwenden

Datenvalidierungstool, Astera Datenvorbereitung

 

Einträge, die im Datenvalidierungsprozess als fehlerhaft gekennzeichnet wurden

Andere Hauptmerkmale:

  • Drag-and-Drop-Schnittstelle: Die visuelle und interaktive Schnittstelle ermöglicht es Ihnen, die Objekte einfach zu ziehen, die Daten zu manipulieren und an das Ziel Ihrer Wahl zu schreiben, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen.
  • Konnektivität zu einer Vielzahl von Quellen: Astera ermöglicht Ihnen die nahtlose Verbindung mit lokalen Systemen sowie cloudbasierten Quellen. Darüber hinaus können Sie jetzt API-basierte Konnektoren für jede Integration erstellen oder Konnektoren daraus importieren Asteraist die Bibliothek maßgeschneiderter Steckverbinder.
  • Integrierte Transformationen: Astera bietet eine umfassende Bibliothek vorgefertigter Transformationen wie Verbinden, Abgleichen, Aggregieren, Normalisieren und mehr, sodass Sie komplexe Datenoperationen mit nur wenigen Klicks durchführen können.
  • Workflow-Automatisierung: Das Tool umfasst Jobplanungs- und Automatisierungsfunktionen basierend auf zeit- und ereignisbasierten Auslösern, wodurch manuelle Eingriffe entfallen.
  • Parallelverarbeitung: Seine industrietaugliche ETL-Engine teilt große Datensätze in kleinere Teilmengen auf, die parallel verarbeitet werden, um eine Hochgeschwindigkeitsintegration unabhängig von Datengröße und -format zu gewährleisten.
  • KI-Integration: Astera nutzt KI, indem es sie in seine verschiedenen Abläufe integriert, z Datenextraktion, Mapping, und Modellierung, Vereinfachung der Datenmanagement verarbeiten.

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Neugierig wie Astera Optimiert die Datenvalidierung? Melden Sie sich für eine Demo an und entdecken Sie alle Funktionen, die Sie nutzen können, um analysebereite Daten zu erhalten, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen.

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2. Informatik

Informatica ist ein Datenverwaltungsplattform Damit können Benutzer wichtige Datenqualitätsaufgaben wie Deduplizierung, Standardisierung, Anreicherung und Validierung durchführen. Benutzer können Datenqualitätsprobleme sowohl in der Cloud als auch vor Ort identifizieren, beheben und verfolgen.

Hauptmerkmale

  • Konnektivität zu verschiedenen Quellen: Die Plattform verfügt über integrierte Konnektoren, die es Benutzern ermöglichen, eine Verbindung mit verschiedenen Quellsystemen wie Datenbanken, Dateisystemen oder SaaS-basierten Anwendungen herzustellen.
  • Datenaufbereitung: Mit Informatica können Benutzer die Daten mithilfe vorgefertigter Regeln und Beschleuniger profilieren, standardisieren und validieren.
  • Datenüberwachung: Die Lösung bietet Benutzern Einblick in den Datensatz, um eventuelle Unstimmigkeiten zu erkennen und zu identifizieren.
  • Parallelverarbeitung: Mit Informatica können Benutzer mehrere Jobs gleichzeitig ausführen, indem Aufgaben aufgeteilt werden, um die Leistungszeit zu verbessern.

3. Talend

Talend ist eine Datenqualitäts- und Integrationslösung, die Benutzern Zugriff auf genaue Daten bietet. Seine Datenqualitätslösung profiliert, bereinigt und standardisiert Daten systemübergreifend. Angetrieben durch maschinelle Lernalgorithmen bietet es Empfehlungen zur Korrektur und Behebung von Datenqualitätsproblemen. Darüber hinaus bietet der integrierte Trust Score eine Bewertung des Gesamtzustands der Daten, um Diskrepanzen und Unregelmäßigkeiten innerhalb des Datensatzes zu identifizieren.

Hauptmerkmale

  • Self-Service-Datenintegration: Talends Selbstbedienung Datenintegrationsplattform Ermöglicht Benutzern das Erstellen und Bereitstellen Datenintegration Jobs, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.
  • Datentransformation: Talend bietet eine große Auswahl an Datenumwandlung Funktionen, einschließlich Filtern, Sortieren, Aggregieren und Zusammenführen von Daten.
  • Datenaufbereitung: Mit Talend können Benutzer die Daten vorbereiten, Qualitätsprüfungen wie Eindeutigkeit und Formatvalidierung durchführen und den Zustand der Daten über den Talend Trust Score überwachen.
  • Datensicherheit und Compliance: Mit Talend können Benutzer vertrauliche Informationen durch rollenbasierten Zugriff schützen und die Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO und HIPAA sicherstellen.

4. Datenmeer

Datameer ist ein Datenaufbereitung und Transformationslösung, die Rohdaten in ein für die Analyse verwendbares Format umwandelt. Die Plattform wurde für Snowflake entwickelt, eine cloudbasierte Lösung, die alle Aspekte des Datenlebenszyklus verwaltet, von der Exploration über die Vorbereitung bis hin zur Freigabe vertrauenswürdiger Datensätze. Durch die Bereitstellung einer Oberfläche im Tabellenkalkulationsstil ermöglicht die Plattform Benutzern die intuitive Navigation und Interaktion mit komplexen Daten.

Hauptmerkmale

  • Datenaufbereitung: Die Self-Service-Datenvorbereitungsoberfläche von Datameer ähnelt einer Tabellenkalkulation und erleichtert Benutzern das Untersuchen, Transformieren und Visualisieren von Daten.
  • Native Integration mit Snowflake: Datameer ermöglicht Dateningenieuren und Analysten die direkte Transformation von Daten in Snowflake über einen einfachen SQL-Code oder eine codefreie Schnittstelle.
  • Datencodierung: Die Kodierungsfunktion von Datameer konvertiert kategoriale Daten automatisch in ein Binärformat zur Verwendung in Modellen für maschinelles Lernen.
  • Datenkatalog: Die Katalogfunktion von Datameer bietet eine zentrale Ansicht aller Datenbestände innerhalb einer Organisation mit intelligenten Suchfunktionen.

5. Alteryx

Alteryx ist eine Datenaufbereitungs- und Analyseplattform, die den Zugriff auf zeitnahe Erkenntnisse ermöglicht. Es fungiert als Workflow-Designer und bietet Konnektivität zu verschiedenen Quellen wie Flatfiles, Datenbankverbindungen, APIs usw. – sowohl vor Ort als auch in der Cloud, sodass Benutzer Daten auf einer einzigen Plattform umwandeln und darauf zugreifen können. Die Plattform nutzt KI, um Empfehlungen zur Verbesserung der Datenqualität zu geben. Dies hilft bei der Validierung, Transformation und Filterung der Daten entsprechend den Anforderungen.

Hauptmerkmale

  • Datenprofilerstellung: Angebote von Alteryx Designer Datenprofilierung Funktionen, die es Benutzern ermöglichen, die Eigenschaften von Daten zu verstehen und potenzielle Probleme zu identifizieren.
  • Datenqualität: Alteryx ermöglicht es Benutzern mit seinen KI-gestützten Empfehlungssystemen, Datenqualitätsprobleme aufzudecken und zu validieren.
  • Datenamt: Die Plattform ermöglicht es Benutzern, die Datenherkunft zu verfolgen und zu verwalten, Protokolle zu prüfen und eine rollenbasierte Zugriffskontrolle sicherzustellen.
  • Leistungsüberwachung: Alteryx Designer bietet Leistungsüberwachungsfunktionen, mit denen die Leistung von Datenvorbereitungs- und Analyse-Workflows verfolgt werden kann.

6. Datenleiter

Data Ladder ist eine Datenqualitätslösung mit integrierten Datenprofilierungs-, Bereinigungs- und Deduplizierungsfunktionen. Die Software überprüft die Daten, bevor sie in einer Datenbank gespeichert wird, und bietet so eine Datenqualitätsvalidierung in Echtzeit. Die Plattform verfügt über eine intuitive visuelle Benutzeroberfläche, die eine mühelose Integration in benutzerdefinierte Anwendungen oder Anwendungen von Drittanbietern ermöglicht.

Hauptmerkmale

  • Benutzerfreundliches Bedienfeld: Data Ladder bietet eine visuelle und interaktive Schnittstelle, die es technischen Geschäftsanwendern ermöglicht, Daten in einer codefreien Umgebung zu verarbeiten.
  • Datenaufbereitung: Die Plattform ermöglicht Benutzern das Entdecken, Bereinigen, Validieren und Abgleichen entsprechend den spezifischen Datenqualitätsanforderungen des Unternehmens.
  • Datenimport: Mit Data Ladder können Benutzer Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen integrieren, darunter Dateiformate, relationale Datenbanken, Cloud-Speicher und APIs.
  • Datenabgleich: Die Plattform ermöglicht Benutzern die Verwendung proprietärer und branchenüblicher Übereinstimmungsalgorithmen, sodass sie benutzerdefinierte Kriterien und Übereinstimmungskonfidenzniveaus für exakte, unscharfe, numerische oder phonetische Übereinstimmungen definieren können.

7. Ataccama One

Ataccama One ist eine Datenmanagementlösung, die Datenqualitäts- und Validierungsfunktionen bietet, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten zu verbessern. Es sorgt für Kontinuität Datenqualitätsmanagement durch den Einsatz von KI, um Anomalien und Unregelmäßigkeiten automatisch zu erkennen und bei Bedarf Änderungen vorzunehmen. Darüber hinaus können Benutzer benutzerdefinierte Regeln festlegen, um ihre Daten zu validieren, indem sie satzartige Bedingungen oder die umfangreichen Ausdrücke verwenden, die die Lösung in einer interaktiven Schnittstelle bereitstellt.

Hauptmerkmale

  • Datenqualität: Ataccama One hilft Benutzern, die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz ihrer Daten zu verbessern, indem es Funktionen zur Datenprofilierung, -bereinigung, -anreicherung und -validierung bietet.
  • Datenkatalog: Mit Ataccama One können Benutzer ihre Datenbestände entdecken, verstehen und verwalten, einschließlich Funktionen für Datensuche, Herkunft und Dokumentation.
  • Datenherkunft: Mit Ataccama One können Benutzer den Datenfluss durch ihre Systeme verfolgen, um Probleme mit der Datenqualität zu erkennen und die Genauigkeit ihrer Daten zu verbessern.
  • KI-Integration: Ataccama One nutzt KI und maschinelles Lernen, um Datenverwaltungsaufgaben zu automatisieren und die Genauigkeit von Datenqualitätsprüfungen zu verbessern.

Funktionen, auf die Sie bei Datenvalidierungstools achten sollten

  1. Benutzerdefinierte Regeln

Die Fähigkeit, spezifische Regeln, Ausdrücke und Bedingungen basierend auf Geschäftsanforderungen zu erstellen, ist von entscheidender Bedeutung. Ein Datenvalidierungstool sollte in der Lage sein, die Kriterien basierend auf sich entwickelnden Anforderungen anzupassen, anzupassen und zu ändern, um Anpassungsfähigkeit sicherzustellen.

  1. Datenprofilerstellung

Mithilfe von Datenprofilen kann eine Organisation die aktuellen Quellen ihrer Daten analysieren und die Struktur, Qualität und Beziehungen zwischen Attributen verstehen. Dieser Datenüberblick verdeutlicht Probleme innerhalb des Datensatzes, wie etwa Ungenauigkeiten, Inkonsistenzen und Unregelmäßigkeiten. Daher ist es für ein Datenvalidierungstool unerlässlich, eine Bewertung der Datenqualität in Echtzeit bereitzustellen.

  1. Datenumwandlung

Daten liegen oft in Rohform vor und müssen in ein nutzbares Format umgewandelt werden. Ein Datenvalidierungstool sollte über Funktionen verfügen, die das Bereinigen des Datensatzes zur Berücksichtigung fehlender Werte, das Konvertieren inkonsistenter Daten in ein Standardformat, das Zusammenführen/Zusammenführen verschiedener Datensätze für eine vollständige Ansicht und schließlich das Anreichern der Daten durch Hinzufügen neuer Variablen von außen umfassen Quellen.

  1. Data Monitoring

Ein weiteres wichtiges Merkmal eines Datenvalidierungstools ist die Fähigkeit, Daten im Zeitverlauf zu überwachen und zu verfolgen und bei Fehlern, Unstimmigkeiten oder Anomalien zu warnen. Durch die Benachrichtigung der Benutzer über alle Änderungen bei Datenereignissen kann die Alarmierung dabei helfen, schnell zu reagieren, Fehler zu beheben und zu beheben, um die Gesamtqualität der Daten aufrechtzuerhalten.

  1. Datenprüfung

Unter Datentests oder Datenvalidierung versteht man die Überprüfung, ob die Daten die vordefinierten Bedingungen und Einschränkungen erfüllen, damit die Daten mit den Geschäftszielen übereinstimmen. Durch die Anwendung verschiedener Datenqualitätsprüfungen werden die Daten für die Nutzung gefiltert und verfeinert. Diese Funktion stellt sicher, dass die Daten gesund, vertrauenswürdig, konform und für die Analyse bereit sind. Funktionen der Datenvalidierungstools

Unverzichtbare Funktionen

Bei der Auswahl eines Datenvalidierungstools ist es wichtig, auf die folgenden Hauptmerkmale zu achten:

  1. Gesundheitschecks in Echtzeit: Durch die Möglichkeit, die Daten in Echtzeit zu verfolgen und zu überwachen, können Benutzer auftretende Datenqualitätsprobleme erkennen und beheben. Dies bietet einen vollständigen Überblick über den Zustand der Daten und zeigt Möglichkeiten zur Bereinigung, Transformation, Standardisierung und Validierung der Daten auf.
  2. Interaktives Datenraster: Die Möglichkeit, Daten in der Vorschau anzuzeigen, zu analysieren und mit ihnen zu interagieren, bietet die Flexibilität, sie nach Bedarf zu ändern. Benutzer sollten in der Lage sein, die erforderlichen Änderungen innerhalb des Rasters vorzunehmen, um die Genauigkeit und Konsistenz der Daten sicherzustellen.
  3. Automation: Ein Datenvalidierungstool sollte über einen integrierten Zeitplaner verfügen, sodass der Prozess jedes Mal, wenn eine Datei im Postfach abgelegt wird, die Daten automatisch anhand der vordefinierten Regeln ausführt, um Genauigkeit zu gewährleisten und den Prozess zu automatisieren.

Kriterien für die Auswahl des richtigen Datenvalidierungstools

Es gibt mehrere Faktoren, die die Entscheidung bezüglich des Auswahlprozesses für Datenqualitätstools beeinflussen. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Funktionen und Fähigkeiten eines Datenvalidierungstools auf die Anforderungen der Organisation abgestimmt sind.

Folgende Faktoren fallen auf:

  • Datenanforderungen: Ein Datenvalidierungstool sollte in der Lage sein, mit verschiedenen Datenstrukturen, -formaten und -quellen umzugehen. Eine Organisation kann mit strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten arbeiten. Daher sollte das Datenvalidierungstool flexibel genug sein, um den einzigartigen Anforderungen der verschiedenen Datentypen gerecht zu werden und gleichzeitig die Qualität aufrechtzuerhalten.
  • Skalierbarkeit: Da das Datenvolumen weiter wächst, sollte ein Unternehmen eine Lösung wählen, die große Datenmengen effizient verarbeiten kann. Das Tool sollte daher skalierbar sein und Datenqualitätsprüfungen bei großen Datensätzen durchführen, ohne die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Datenverarbeitung zu beeinträchtigen.
  • Benutzerfreundliches Bedienfeld: Das Einrichten benutzerdefinierter Datenvalidierungsregeln und -prüfungen ist für Benutzer ohne technische Vorkenntnisse komplex, was den Bedarf an einem einfachen und benutzerfreundlichen Tool unterstreicht. Durch die Bereitstellung eines intuitiven Ansatzes zur Validierung der Daten, wie etwa einer Drag-and-Drop-Oberfläche und Point-and-Click-Navigation, führt das Tool zu kurzen Lernkurven und wenigen Fehlern, wodurch der Validierungsprozess rationalisiert wird.
  • Einfache Integration: Schließlich sollten sich Datenvalidierungstools problemlos in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe integrieren lassen. Kompatibilität und Konnektivität mit verschiedenen Datentypen und -quellen innerhalb einer Organisation, wie Datenbanken, Cloud-Systemen und APIs, sind für eine mühelose Integration der Daten von entscheidender Bedeutung.

Vorteile der Verwendung von Datenvalidierungstools

Ohne geeignete Datenvalidierungsmechanismen könnten Unternehmen auf Probleme wie verzerrte Analysen, fehlerhafte Erkenntnisse und verzögerte oder ungenaue Entscheidungen stoßen. Ein Datenvalidierungstool verbessert die Datenverwaltungsbemühungen einer Organisation aus mehreren Gründen:

  1. Verbesserte Datengenauigkeit

Datenvalidierungslösungen verhindern die Verbreitung fehlerhafter Daten in den Systemen eines Unternehmens, indem sie Fehler frühzeitig im Dateneingabe- oder Importprozess erkennen. Dies ermöglicht fundierte Entscheidungen und genaue Analysen.

  1. Ressourceneffizienz

Die manuelle Datenvalidierung nimmt Zeit in Anspruch und ist anfällig für menschliche Fehler. Datenvalidierungssoftware automatisiert den Prozess und erkennt Anomalien und Unregelmäßigkeiten schnell, ohne dass umfangreiche menschliche Eingriffe erforderlich sind. Diese Automatisierung spart Zeit und ermöglicht es den Teams, sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren.

  1. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Die Pflege korrekter Daten ist nicht nur wünschenswert, sondern auch notwendig für Unternehmen, die strengen Normen und Standards unterliegen. Datenvalidierungslösungen helfen Unternehmen dabei, Compliance-Verpflichtungen zu erfüllen, indem sie die Richtigkeit und Integrität ihrer Daten garantieren. Compliance wiederum hilft, Strafen zu vermeiden und stärkt das Vertrauen der Stakeholder, die sich bei Audits und Berichten auf genaue Daten verlassen.

Zusammenfassung

Die Validierung ist unerlässlich, um die Integrität und Vertrauenswürdigkeit von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus sicherzustellen. Wenn neue Datenquellen entstehen, ist es von entscheidender Bedeutung, geschäftsspezifische Datenvalidierungsregeln und -bedingungen anzuwenden, um sicherzustellen, dass sie im gewünschten Format vorliegen.

Eine sorgfältige Analyse der oben besprochenen Faktoren wird Ihnen bei der Auswahl der richtigen Datenvalidierung helfen, die Ihren Datenanforderungen entspricht. Investitionen in Datenvalidierungstools, wie z Astera, kann Ihrem Unternehmen helfen, kostspielige Fehler zu vermeiden, die betriebliche Effizienz sicherzustellen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

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