Meilleurs outils de profilage de données pour 2024 + Un guide pour sélectionner le bon

Dans un monde plus connecté que jamais, les volumes de données au sein de l'entreprise et des systèmes individuels continuent d'augmenter. profilage des données est toujours aussi important. Bien que la gestion d’une telle quantité de données soit délicate, il existe un autre défi de taille : gestion de la qualité des données.

La source: Échelle de données

Connaissez-vous la consoude officinale, une plante qui “consolide” comme son nom l’indique? En latin elle s’appelle Symphytum officinale, membre de la famille des Boraginacées … Oui, en effet, vous avez reconnu "Borago" de la plante “bourrache” dont les graines produisent cette précieuse huile pour la peau ! Eh bien, sa cousine, la consoude officinale, nous est également utile ! qualité des données les problèmes coûtent plus de 1 000 000 $ aux entreprises aux États-Unis $3 billions annuellement? Cela se traduit par des pertes financières, une révision des politiques et une réputation entachée pour de nombreuses entreprises.

Mais pourquoi les problèmes de qualité des données se produisent-ils ?

Parce que le Big Data est souvent truffé d'erreurs, manque de cohérence ou contient des doublons. Cela peut entraîner des interruptions et des complications dans les processus métier, ce qui se traduit par des opportunités gâchées et une diminution du retour sur investissement.

C’est là que les outils de profilage des données s’avèrent utiles. Il analyse et fournit une ventilation complète des données sources pour aider les utilisateurs à comprendre et à découvrir des informations exploitables afin d'améliorer la business intelligence et de garantir la cohérence des données. Profilage des données dans ETL est essentiel pour garantir la qualité des données et intégrité des données.

Dans cet article, nous expliquerons ce qu'est le profilage des données, pourquoi les outils de profilage des données sont-ils essentiels pour les entreprises et comment les outils de profilage des données contribuent à simplifier cette tâche.

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Qu'est-ce que le profilage des données?

Le profilage des données est le processus qui permet d'évaluer l'intégrité des données en présentant une ventilation complète de ses caractéristiques statistiques, telles que le nombre d'erreurs, le nombre d'avertissements, le pourcentage de doublons et les valeurs minimale et maximale, permettant une inspection détaillée des données. Cela fournit une évaluation détaillée de la qualité des données.

Le profilage des données offre des informations essentielles sur les informations qu'une organisation peut exploiter à son avantage pour la prise de décision et l'analyse.

Les logiciels de profilage des données utilisent des algorithmes analytiques pour aider à examiner les données afin de déterminer leur validité. Ces outils jouent un rôle essentiel en aidant les entreprises à rationaliser leur stratégie de données avec ses principes et objectifs. Maintenant que nous savons ce qu'est le profilage des données, discutons des différents processus qui nécessitent un profilage des données.

Comment un outil de profilage de données peut-il aider ?

Les outils de profilage des données garantissent la validité des processus de données car ils vous aident à répondre aux questions suivantes concernant vos données :

• Les données contiennent-elles des valeurs nulles ou vides?
• Y a-t-il des anomalies dans les données? Ont-ils un schéma distinct?
• Contient-il des valeurs en double? Quel est le rapport des valeurs uniques?
• Quelle est la plage d'importance dans les données sources ? Les valeurs minimale et maximale se situent-elles dans la plage attendue ?

Obtenir la réponse à ces questions peut vous aider à maintenir la qualité des données de votre entreprise et à éliminer les erreurs qui peuvent avoir une influence négative sur les processus métier.

Cas d'utilisation des outils de profilage de données

Généralement, le profilage des données est utilisé dans les processus suivants:

Migration de données

Migration de données implique de déplacer un volume important d'informations sur des systèmes hétérogènes, tels que des fichiers, des bases de données, etc. Cependant, avant de lancer le transfert via outil de migration de données, il est essentiel de profiler les données pour identifier les écarts et les résoudre pour maintenir la cohérence entre les anciens et les nouveaux systèmes.

Les outils de profilage des données à une étape initiale de la migration peuvent réduire le risque d'erreurs, de duplications et d'informations incorrectes.

Intégration Des Données

Intégration des données crée une vue globale des données d'entreprise en les fusionnant à partir de sources disparates. Le profilage des données dans la phase initiale d'intégration garantit l'absence d'erreurs lorsque les données sources sont intégrées et chargées dans un entrepôt de données, un hub de données ou un datamart.

Nettoyage des données

Nettoyage des données, une étape principale du processus de préparation des données, facilite la rectification des erreurs et la déduplication pour authentifier la validité et la pertinence des données. Toutefois, le nettoyage des données n’est bénéfique que pour les ensembles de données dont vous savez qu’ils sont corrompus. Souvent, des données de mauvaise qualité traînent dans le système inaperçues et sans réponse jusqu'à ce qu'elles soient identifiées via le profilage des données.

Ainsi, les outils de qualité et de profilage des données examinent méthodiquement de grandes quantités de données pour identifier les champs incorrects, les valeurs nulles et d'autres irrégularités statistiques susceptibles d'affecter les processus de données.

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Comment sélectionner le bon outil de profilage de données 

Cette section vous aidera à choisir le bon logiciel de profilage de données pour votre entreprise.

Sources de données et compatibilité : Avant toute chose, la solution que vous choisissez doit offrir une connectivité à vos sources de données requises. De nombreuses solutions de profilage proposent des connecteurs prédéfinis avec la possibilité d'en créer un personnalisé également. Voyez d'où viennent les données dans votre entreprise et choisissez en conséquence.

Fonctionnalités de profilage des données : Plus il y en a, mieux c'est. Certaines fonctionnalités communes qui devraient être présentes dans l'outil que vous avez choisi sont les statistiques récapitulatives, la découverte de données, l'évaluation de la qualité des données et l'analyse de la distribution des données. Les outils leaders du marché vont au-delà et offrent des fonctionnalités supplémentaires robustes, notamment la validation des données règles et visualisations de données.

Facilité d'Utilisation : Les outils sans code sont de plus en plus populaires. Ils permettent aux utilisateurs professionnels d'effectuer des tâches complexes gestion des données tâches, du profilage à la modélisation de l'entrepôt de données. Les entreprises peuvent également opter pour des alternatives open source. Cependant, ceux-ci nécessitent du codage et s’accompagnent d’une courbe d’apprentissage abrupte.

Prise en charge ETL : Une fois les données collectées et profilées, elles doivent être nettoyées, préparées et chargées dans un emplacement central de manière structurée. Des outils robustes, comme Centerprise, permettez aux équipes d'ETL leurs données et de créer des pipelines de données, offrant une gamme complète solution de gestion de données.

Besoins en matière de traitement des données et évolutivité : Comment beaucoup de données doit être traité? La quantité de données ingérées varie en fonction de la taille de l'entreprise et influencera le choix de l'outil par les équipes. Le volume de données générées et collectées par les entreprises pourrait augmenter à l'avenir, nécessitant un logiciel évolutif.

Automatisation et planification : Ces deux fonctionnalités permettent de rationaliser davantage les flux de travail et d'améliorer l'efficacité. L'automatisation des tâches de profilage aide les équipes à se concentrer davantage sur l'analyse des données et la correction des erreurs en temps réel que sur la préparation des données.

Assistance et avis :  Les équipes doivent rechercher un fournisseur qui propose des formations approfondies basées sur des cas d'utilisation personnalisés. En outre, ils devraient rechercher des entreprises qui ont cotes de soutien élevées et reconnaissance de l'industrie. Pour les avis, consultez les sites faisant autorité tels que Rayon de confiance et G2.

Les meilleurs outils de profilage de données pour 2023

Astera Centerprise

Astera Centerprise est un niveau d'entreprise outil d'intégration de données avec des fonctionnalités robustes et intégrées de qualité des données et de profilage. La meilleure partie de Centerprise est qu'il est entièrement sans code et qu'il est livré avec une interface simple par glisser-déposer, ce qui le rend également accessible aux utilisateurs non techniques.  

Certaines des caractéristiques clés de Astera Centerprise, ce qui en fait un outil de profilage de données idéal comprend : 

• Qualité des données Mode: Outre les fonctionnalités de journalisation habituelles, Centerprise offre un mode de qualité des données unique, conçu à des fins de profilage avancé et de débogage. Lorsque vous ouvrez ou créez un flux de données dans ce mode, vous remarquerez que la plupart des objets du flux de données affichent le nœud Messages avec des ports de sortie. Cette fonctionnalité fournit des informations précieuses et des informations relatives à la qualité des données, facilitant une gestion plus efficace et efficiente des données. 
• Profil de données: La fonction de profil de données offre des statistiques complètes pour chaque champ de données sélectionné lors de l'exécution du flux de données. Ces statistiques incluent des informations de base et détaillées, telles que le type de données, les valeurs minimales et maximales, le nombre de données, le nombre d'erreurs, etc.  
• Règles de qualité des données: Les utilisateurs peuvent définir des règles personnalisées pour filtrer les données. L'objet de règles de qualité des données prend en charge conditions arithmétiques et booléennes.
• Transformations prédéfinies: Une fois profilés, les utilisateurs peuvent personnaliser leurs données au niveau de l'enregistrement et à un niveau défini avec une gamme de transformations de données, comme filtrer, joindre, fusionner, normaliser, etc. 
• Transformation de nettoyage des données : L'outil dispose d'une transformation de nettoyage des données qui permet aux utilisateurs de nettoyer les données en les normalisant (par exemple, en mettant les numéros de téléphone au même format, +001), et en supprimant les espaces blancs et les ponctuations, etc. La transformation prend également en charge l'option de modification des données. Ainsi, par exemple, les numéros de téléphone ne commencent pas par 00 ou +1, cela s'ajoutera aux données pour assurer l'uniformité et la cohérence.   
• Gestion du lignage des données : Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de voir le parcours des données. D'où proviennent les données et quelles transformations elles ont subies.  
• Automation: Centerprise permet aux équipes d'automatiser l'intégralité du parcours des données, de l'arrivée au profilage en passant par le téléchargement dans le cloud, leur permettant de se concentrer davantage sur la création de stratégies efficaces et moins sur les tâches répétitives. 

Nettoyeur de données

DataCleaner est un outil de profilage de données open source qui prend en charge la gestion, la validation et le nettoyage des données. Il fournit également des visualisations via des tableaux de bord pour de meilleurs rapports et analyses. L'outil propose : 

• Profilage de données gratuit.
• Enrichissement des données. 
• Visualisations à barres et graphiques. 
• Correspondance des données de référence. 
• Contrôles de la qualité des données. 
• Analyse des écarts de dates. 

 Il existe deux versions de cet outil. L'édition communautaire est gratuite pour tous, tandis que le prix de la version avancée est disponible sur demande et varie selon le cas d'utilisation en question. 

Studio ouvert de Talend

Talend Open Studio est une autre qualité de données open source et solution d'intégration de données. Il fournit une connectivité à une multitude de RDBM et de CRM et dispose d'une communauté très active contribuant à l'outil. Certaines de ses principales caractéristiques incluent : 

• Nettoyage et validation des données.  
• Intégration de données provenant de plusieurs sources. 
• Le traitement par lots. 
• Interface utilisateur intuitive et capacités de visualisation des données. 

Bien que gratuit, les utilisateurs peuvent passer à un package payant pour débloquer d'autres fonctionnalités de gestion des données. 

Qualité des données Informatica

Informatica Data Quality est une autre option pour garantir la qualité et l'observabilité des données. Il est disponible en tant que plug-in pour Informatica Powercenter. Il utilise des règles de qualité prédéfinies pour rationaliser le nettoyage des données. L'outil améliore également la visibilité sur Un flux efficace peut augmenter données via des tableaux de bord et des visualisations personnalisés. Les principales caractéristiques comprennent: 

• Règles et accélérateurs prédéfinis. 
• Outil de développement de la qualité des données pour une collaboration à l'échelle de l'entreprise. 
• Outil d'analyse de la qualité des données pour le profilage des données basé sur un navigateur.  
• Interfaces personnalisées basées sur des rôles d'utilisateur spécifiques. 
• Déploiement cloud et sur site. 

 Il existe une option pour un essai gratuit et une option payante avec des prix disponibles sur demande.  

Facteurs à prendre en compte lors du choix des outils de profilage des données

• Types et formats de données : La première et principale considération lors de la sélection d'un outil de profilage de données est sa capacité à gérer divers types et formats de données. Les données dans les organisations modernes peuvent prendre diverses formes, telles que des données structurées, semi-structurées et non structurées. L'outil choisi doit prendre en charge les formats de données courants tels que CSV, JSON, XML et les fichiers de base de données. En outre, il doit gérer efficacement différents types de données, notamment les données numériques, textuelles et de date.
• Évolutivité et performances :  Le volume de données générées et traitées par les organisations augmente rapidement. Par conséquent, l’outil de profilage des données que vous choisissez doit être évolutif pour s’adapter à de grands ensembles de données sans compromettre les performances. Il doit gérer efficacement les tâches de profilage des données, même lorsqu'il s'agit de volumes massifs d'informations. Un outil efficace doit disposer de capacités d'optimisation pour effectuer des tâches de profilage rapidement et avec une consommation de ressources minimale.
• Intégration avec les systèmes existants : Pour éviter de perturber le flux de travail existant et garantir un processus de profilage des données fluide, il est essentiel de choisir un outil qui s’intègre parfaitement à l’infrastructure de données existante de votre organisation. L'outil de profilage des données doit pouvoir se connecter à diverses sources de données, telles que des bases de données, lacs de donnéeset un stockage basé sur le cloud, vous permettant de profiler les données où qu'elles se trouvent.
• Interface utilisateur et facilité d'utilisation : La convivialité joue un rôle essentiel pour maximiser le potentiel de l'outil et faciliter son adoption par les équipes. L'outil doit avoir une interface utilisateur intuitive et bien conçue qui permet aux utilisateurs de tous les niveaux de compétence de naviguer et d'utiliser efficacement ses fonctionnalités. Un outil de profilage de données facile à utiliser encourage la collaboration et permet aux analystes de données et aux utilisateurs professionnels de prendre des décisions basées sur les données.
• Personnalisation et extensibilité Chaque organisation a des exigences uniques en matière de profilage des données. Par conséquent, l'outil doit offrir un niveau de personnalisation pour s'adapter aux besoins spécifiques de l'entreprise. Recherchez un outil qui permet aux utilisateurs de créer des règles, des métriques et des algorithmes de profilage personnalisés, leur permettant d'adapter le processus de profilage en fonction de leurs objectifs de qualité des données. De plus, l'extensibilité de l'outil est cruciale, car il doit s'intégrer à des plugins ou extensions tiers pour des fonctionnalités améliorées.
• Coût et licence : Le coût est une considération critique dans tout processus de sélection d'outils. Évaluez les modèles de tarification de divers outils de profilage de données et déterminez comment ils s'alignent sur le budget de votre organisation. De plus, faites attention aux conditions de licence, car certains outils peuvent imposer des limitations sur le nombre d'utilisateurs ou de sources de données. Assurez-vous que l'outil choisi offre un bon rapport qualité-prix et correspond à vos besoins de profilage de données.

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Comprendre les différents aspects du pipeline de données de votre entreprise peut vous aider à gérer efficacement vos opérations commerciales, à élaborer une stratégie d'entreprise efficace et à décider d'objectifs à long terme. Et les outils de profilage des données peuvent vous aider à atteindre ces objectifs.

Astera Centerprise est une entreprise logiciel d'intégration de données qui prend en charge le profilage des données en ETL dans un environnement sans code avec une interface glisser-déposer, en plus de la qualité des données et . Les capacités de profilage des données dans Astera Centerprise assurez-vous que les utilisateurs accèdent à des données précises avec un minimum de support informatique.