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L'automatisé, Pas de code Pile de données

Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.

Top 5 des outils de nettoyage des données en 2024 : comment sélectionner le bon

26 février 2024

Le nettoyage des données est un élément essentiel du intégration de données et les processus de gestion, sans lesquels les données ne sont essentiellement d'aucune utilité. Savez-vous Les entreprises perdent 3 XNUMX milliards de dollars par an à cause de mauvaises données ? Cela a du sens, car de mauvaises données conduisent à des jugements et à des choix stratégiques incorrects. Donc, maintenir qualité des données et l’intégrité devrait être la priorité absolue de toute entreprise.

Nettoyage des données Cependant, le processus peut être complexe si vous disposez de différents ensembles de données provenant de sources disparates. Cela prend du temps et, à notre époque, les données ont une durée de conservation. La meilleure façon d’accélérer le processus est d’utiliser des outils de nettoyage des données, qui tirent parti de l’automatisation et éliminent tout processus manuel.

outils de nettoyage des données Astera

Le processus de nettoyage des données peut être complexe si vous disposez de différents ensembles de données provenant de sources disparates. Un efficace nettoyage des données La stratégie permet de conserver l'intégrité des données pendant toute gestion des données .

Qu'est-ce que le nettoyage des données et pourquoi est-ce important?

Nettoyage des données, ou nettoyage des données est le premier pas vers préparation des données. Cela implique d'identifier et de corriger les erreurs dans un ensemble de données pour garantir que seules des données de haute qualité sont transférées vers les systèmes cibles.

Lorsque les informations proviennent de plusieurs sources, telles qu'un entrepôt de données, une base de données et des fichiers, elles peuvent avoir des formats de données redondants, incompatibles ou modifiés. Par exemple, de nombreuses organisations collectent des données sur les clients par le biais d'enquêtes et de formulaires. Les informations recueillies avec ces méthodes sont souvent non structurées et doivent être traitées avant l'analyse.

Un autre exemple pertinent pourrait être le nettoyage et le profilage des données dans l'analyse des données, qui pourraient aider un analyste à trouver des modèles significatifs dans des données propres et validées pour soutenir les décisions commerciales.

De plus, compte tenu de la dépendance croissante aux systèmes d'information et à la technologie pour obtenir des informations commerciales stratégiques, la mauvaise qualité des données augmente l'exposition d'une organisation au risque.

Par conséquent, pour rester compétitif dans l'environnement commercial dynamique d'aujourd'hui, il est essentiel d'éliminer les incohérences de données. Par conséquent, les entreprises doivent utiliser un processus de nettoyage des données rigoureux pour s'assurer que leurs actifs de données sont exacts et complets.

Comment les outils de nettoyage des données peuvent aider

Un outil de nettoyage des données rend le processus plus rapide et plus efficace en automatisant diverses tâches. Voici comment un outil de nettoyage de données y parvient :

  1. Profilage automatisé des données : Un outil analyse et profile automatiquement l'intégralité de l'ensemble de données pour identifier les problèmes potentiels de qualité des données, tels que les valeurs manquantes, les doublons, les incohérences et les erreurs de formatage. Ce processus met rapidement en évidence les domaines qui nécessitent une attention particulière.
  2. Standardisation et Validation : Il applique des règles de normalisation pour garantir que les données suivent un format cohérent et les valide par rapport à des règles prédéfinies ou à des données de référence.
  3. Déduplication: Les outils de nettoyage des données peuvent facilement identifier les enregistrements ou les entrées en double et les fusionner ou les supprimer automatiquement.
  4. Analyse et transformation : Un outil peut analyser des structures de données complexes, telles que des adresses ou des noms, et les transformer en un format standardisé sans aucun effort manuel.
  5. Correction des erreurs: Ces outils peuvent corriger automatiquement les erreurs courantes, telles que les fautes d'orthographe ou les valeurs incorrectes, en fonction de règles prédéfinies.

Top 5 des outils de nettoyage des données

1. Astera Centerprise

Astera Centerprise est un code zéro, complet solution d'intégration de données, ce qui est parfait pour le nettoyage des données. Il offre des fonctionnalités avancées profilage des données et les capacités de nettoyage permettent aux utilisateurs de garantir l'intégrité des données commerciales critiques, accélérant ainsi le processus de nettoyage des données dans un environnement agile et sans code.

Voici quelques fonctionnalités de nettoyage des données qui Astera Centerprise Doit offrir:

Identification des erreurs

La première étape de chaque processus de nettoyage des données est le profilage des données, c'est-à-dire l'identification des incohérences des données. Le Transformation du profil de données permet aux utilisateurs d'examiner les données sources et d'obtenir des statistiques détaillées sur leur contenu et leur intégrité.

Les utilisateurs peuvent étudier les données source et déterminer le nombre d'erreurs, le nombre de blancs, le type de données, le nombre de doublons, etc. Ce nettoyage des informations est important pour l'analyse avancée des données.

 

Résultats du profilage des données en Centerprise

Figure 1: Résultats du profilage des données

Correction des doublons dans les données

La duplication des données est l'une des principales causes de données de mauvaise qualité. La duplication est souvent le résultat direct de la saisie manuelle des données ou de l'association de données provenant de plusieurs sources. Astera . Transformation distincte pour identifier et supprimer les doublons des données.

traiter avec Informations incorrectes

Transformation Data Cleanse

Figure 2 : transformation de nettoyage des données 

L'une des fonctionnalités les plus utiles qui Astera offres est le Nettoyage des données transformation. Cette transformation permet aux utilisateurs de supprimer les espaces blancs, les lettres, les chiffres et les ponctuations indésirables. Il donne également la Rechercher et remplacer option qui permet aux utilisateurs d'assurer la cohérence des données. (Par exemple, remplacer 00 par + pour assurer la cohérence des données). Les utilisateurs peuvent également modifier les données à l'aide d'une expression de normalisation.

Validation par rapport aux règles de qualité des données

Règles de qualité des données

Figure 3 : Règles de qualité des données

Astera propose également des règles de qualité des données permettant aux utilisateurs de vérifier leurs données selon leurs critères métiers. Les utilisateurs peuvent définir autant de règles qu'ils le souhaitent.

2. Trifecta Wrangler

Logo Trifacta

Trifacta Wrangler aide les utilisateurs à nettoyer, transformer et préparer facilement les données brutes pour une analyse plus approfondie et une utilisation dans diverses applications. Il fournit une interface conviviale et des fonctionnalités puissantes pour les tâches de nettoyage et de préparation des données. Il profite aux utilisateurs à travers :

  • Interface sans code.
  • Des visualisations interactives pour une analyse efficace.
  • Des suggestions intelligentes pour transformations de données.

3.OuvrirAffiner

Logo OpenRefine

OpenRefine, anciennement Google Refine, est un outil puissant utilisé pour les tâches de nettoyage, de transformation et de préparation des données. Il a l'avantage d'être un outil open-source. En conséquence, cependant, son utilisation nécessite également certaines connaissances techniques. Il assure une gestion efficace des données grâce à :

  • Facettage et regroupement.
  • Tolérance aux pannes avec redos illimités.
  • Confidentialité des données.
  • Réconciliation des données entre plusieurs sources.

4. Winpure

Logo WinPure

Winpure est une autre solution sur site robuste pour le nettoyage des données. Il est spécifiquement conçu pour gérer les données CRM, mais prend également en charge d'autres sources de données. Il permet aux utilisateurs de faire correspondre, nettoyer et valider les données dans une interface conviviale. Ses principales caractéristiques comprennent :

  • Correspondance intelligente pour détecter les entrées floues et mal saisies.
  • Statistiques détaillées sur la santé des données.
  • Haute vitesse et performances.
  • Reporting et analyse via des visuels 3D .

5. Clarté TIBCO

Logo Tibco Clarity

Différent des autres outils ici, TIBCO Clarity fournit la préparation des données en tant que SaaS à la demande. Il offre un nettoyage des données sur le cloud qui permet aux équipes de faire évoluer efficacement leurs processus. TIBCO Clarity offre de multiples avantages secondaires en plus de la préparation des données. Ceux-ci inclus:

  • Intégration transparente avec de nombreuses sources.
  • ETL Fonctionnalité.
  • Le traitement par lots.
  • Tableaux et graphiques pour analyse.

Trouver le bon logiciel de nettoyage des données

De nombreuses industries génèrent quotidiennement des tas d'ensembles de données et ont besoin d'informations précises pour prendre des décisions stratégiques. Ces industries comprennent la banque, l'assurance, la vente au détail et les télécommunications. Par conséquent, le nettoyage ou le nettoyage des données est une étape cruciale.

Cependant, parcourir manuellement des millions d’enregistrements peut s’avérer une tâche ardue. Par conséquent, les entreprises ont besoin d'un outil intelligent pour le nettoyage des données dans un entrepôt de données, capable d'identifier les écarts sur la base de règles personnalisées.

Les outils de nettoyage de données open source ou gratuits peuvent être le bon choix pour les erreurs de base et le tri simple des données. Cependant, les entreprises qui ont besoin de vérifier les données à un niveau granulaire selon des règles spécifiques définies par l'entreprise auraient besoin d'outils de nettoyage des données robustes.

La clé pour choisir le bon outil de nettoyage des données est la recherche. En parcourant des sites Web d'examen comme Capterra, Foule G2, etc., vous donnera une bonne idée des méthodes de nettoyage des données disponibles dans l'industrie.

Voici les caractéristiques essentielles qu'une stratégie ou un outil de nettoyage des données réussi doit posséder:

Capacités étendues de profilage et de nettoyage des données

Une solution de nettoyage des données de bout en bout doit inclure profilage des données et fonctions de nettoyage. Ces fonctionnalités doivent automatiser l'identification des métadonnées et fournir une visibilité claire sur les données source pour identifier toute divergence.

Vérifications avancées de la qualité des données

Contrôles de qualité des données sont des objets ou des règles que vous pouvez utiliser dans le flux d'informations pour surveiller et signaler toute erreur lors du traitement des données. Pendant le processus de nettoyage des données, des règles de validation des données robustes sont appliquées pour garantir l'intégrité des données.

Cartographie facile des données

Pour garantir une grande précision lors du nettoyage des données, il est essentiel de mapper correctement les données de la ou des sources aux transformations, puis à la ou aux destinations. Les outils dotés d’une interface utilisateur graphique sans code par glisser-déposer peuvent prendre en charge une telle fonctionnalité. Facile cartographie des données améliore également la convivialité d’un outil de nettoyage des données.

Connectivité améliorée

Un outil de nettoyage des données doit prendre en charge les formats de données source courants et les structures de données de destination, notamment XML, JSON, EDI, etc.

La connectivité aux formats de destination courants vous permet d'exporter les données nettoyées vers des destinations polyvalentes, telles que SQL Server, Oracle, PostgreSQL et des outils BI, comme Tableau et Power BI.

Cela permet à votre entreprise d'accéder plus rapidement à des informations de haute qualité pour une prise de décision rapide.

Automatisation du flux de travail

Cela aidera à automatiser l'ensemble du projet de nettoyage des données, du profilage des données entrantes à leur conversion, validation et chargement vers la destination préférée.

Comparaison des outils – Que rechercher ?

Lorsque vous recherchez le meilleur logiciel de nettoyage de données pour votre organisation, vérifiez ses fonctionnalités, ses tarifs et ses coûts de maintenance.

Voici quelques aspects à rechercher dans un logiciel de nettoyage de données :

  • Quelles fonctionnalités offre le logiciel de nettoyage des données?
  • Dispose-t-il de connecteurs API pour obtenir directement les données des applications ?
  • S'agit-il d'une plateforme de nettoyage visuel des données? L'utilisateur devra-t-il apprendre à coder?
  • Est-ce basé sur le cloud?
  • Offre-t-il une capacité d'intégration?
  • Quels seront les frais annuels du logiciel de nettoyage des données ?

C'est encore mieux si vous commencez par énumérer vos besoins, puis recherchez un logiciel qui répond à ces exigences.

Dans la plupart des cas, vous aurez besoin logiciel d'intégration de données avec des fonctionnalités de nettoyage et de transformation des données. Car si vos données sont disponibles à partir de plusieurs sources, vous devez les mapper à la destination cible après le nettoyage. Un logiciel d'intégration de données avec une zone de préparation peut rapidement répondre à cette exigence.

Conclusion

Le nettoyage des données est le pivot de tout projet axé sur les données. Un outil de nettoyage des données facilite non seulement la tâche, mais garantit également une précision à 100 %. Si vous avez des données provenant de diverses sources et que vous souhaitez les nettoyer efficacement et à temps, alors un outil sans code comme Astera Centerprise est le bon choix pour vous!  Essai Astera Centerprise gratuitement et contrôlez la qualité et la cohérence de vos données.

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