Tools voor gegevenskwaliteit: Top 8 voor 2024 en daarna

Hoewel het datavolume vandaag de dag in een ongekend tempo toeneemt, vertaalt meer data zich niet altijd in betere inzichten. Het gaat erom hoe nauwkeurig, volledig en betrouwbaar die gegevens zijn. Data kwaliteit is niet triviaal; het is de basis waarop organisaties weloverwogen beslissingen nemen, effectieve strategieën formuleren en een concurrentievoordeel verwerven. Verrassend genoeg, oSlechts 3% van de bedrijven voldoet momenteel aan de basisnormen voor gegevenskwaliteit, Het benadrukt de urgentie voor bedrijven om prioriteit te geven aan investeringen in tools voor datakwaliteit.

Tools voor datakwaliteit maken het gemakkelijker voor u om met de uitdagingen van moderne data om te gaan: volume en snelheid. Met deze tools kunt u eenvoudig stroomlijnen beheer van gegevenskwaliteit en zorg ervoor dat u consistent betrouwbare inzichten krijgt.

In deze blog onderzoeken we de acht beste datakwaliteitstools op de markt en hoe u de juiste voor uw bedrijf kunt selecteren.

De beste tools voor gegevenskwaliteit voor 2024

1.     Astera

Astera is een uniform, zero-code platform waarmee organisaties hun end-to-end moeiteloos kunnen beheren gegevensbeheer processen, waaronder extractie, integratie, opslag, elektronische gegevensuitwisseling en API-levenscyclusbeheer.

Dankzij de gebruiksvriendelijke interface met slepen en neerzetten kunnen zowel technische als niet-technische gebruikers hiervan profiteren Astera oplossingen om complexe datagerelateerde taken binnen enkele minuten uit te voeren, waardoor de efficiëntie en prestaties worden verbeterd. Astera biedt uitgebreide functies voor gegevenskwaliteit om de nauwkeurigheid, betrouwbaarheid en volledigheid van gegevens te garanderen.

Geef uw gegevens meer mogelijkheden, verbeter uw resultaten met Astera's Datakwaliteitstool

Plan een gepersonaliseerde demo

Belangrijkste kenmerken:

• Gebruikersinterface met slepen en neerzetten: AsteraMet de intuïtieve point-and-click-interface kunt u bron- en doelsystemen eenvoudig configureren en regelgestuurde transformaties creëren voor naadloze gegevens integratie en testen.
• Gegevensvalidatie: Astera garandeert de nauwkeurigheid en kwaliteit van gegevens door middel van uitgebreide gegevensvalidatiefuncties, waaronder het opschonen van gegevens, foutprofilering en regels voor gegevenskwaliteit, waardoor nauwkeurige en volledige gegevens worden gegarandeerd.
• Verscheidenheid aan connectoren: Astera maakt naadloos verbinding met een breed scala aan lokale en cloudgebaseerde bronnen, waaronder databases, datawarehouses en datameren. Bovendien stelt het u in staat om API-gebaseerde connectoren te bouwen voor uitgebreide connectiviteitsopties.
• Vooraf gebouwde transformaties: Het biedt kant-en-klare transformaties zoals samenvoegen, samenvoegen, samenvoegen, regels voor gegevenskwaliteit, enz., om uw gegevens te helpen opschonen, transformeren en integreren.
• Aanwijzen-en-klikken-navigatie: Astera maakt vlotte navigatie mogelijk via point-and-click-acties, waardoor gebruikers wijzigingen kunnen toevoegen, wijzigen en volgen voor transparante datatransformaties.
• Interactief gegevensraster: De tool biedt flexibele mogelijkheden voor gegevenscorrectie en -aanvulling, zodat u onnauwkeurige gegevens kunt corrigeren. U kunt gegevens intuïtief visualiseren en verkennen op nauwkeurigheid en consistentie.
• Herbruikbare scripts: Astera stroomlijnt de gegevensvoorbereiding met efficiënte, herbruikbare scripts voor alle workflows, waardoor automatisering, efficiëntie en consistentie worden bevorderd.
• Realtime gegevensgezondheidscontroles: Met de tool kunt u gegevens in realtime monitoren en aanpassen op integriteit, waardoor u direct feedback krijgt over de gegevenskwaliteit
• Moeiteloze integratie: U kunt opgeschoonde gegevens naadloos integreren in analyseplatforms of deze publiceren als API voor eenvoudige externe systeemsamenwerking en het genereren van inzichten.
• Werkstroomautomatisering: De tool biedt workflow-orkestratie, zodat u tijd kunt besparen en de software automatische taken kunt laten plannen, datagestuurde processen kunt orkestreren en nog veel meer.

2. Talent

Talend is een andere datakwaliteitsoplossing die is ontworpen om databeheerprocessen te verbeteren. Het maakt gebruik van machine learning-technologie om gegevens in realtime te profileren, op te schonen en te maskeren en intelligente aanbevelingen te doen om problemen met de gegevenskwaliteit aan te pakken. Dankzij de door machine learning ondersteunde deduplicatie-, validatie- en standaardisatiefuncties kunnen gebruikers inkomende records opschonen en indien nodig verrijken, waardoor toegang tot betrouwbare inzichten mogelijk wordt.

Talend Data Quality kan echter complex zijn om op te zetten, vooral voor niet-technische gebruikers. De oplossing heeft ook onvoldoende geheugencapaciteit, wat kan resulteren in prestatie- en snelheidsproblemen, vooral als het gaat om grote datasets met complexe datatransformaties. Bovendien heeft het een hogere prijs dan verschillende andere DQM oplossingen in de markt.

Belangrijkste kenmerken:

• Gegevensprofilering: Talend Data Quality maakt gebruik van machine learning om gegevens in realtime automatisch te profileren, problemen met de gegevenskwaliteit snel te identificeren, verborgen patronen te detecteren en afwijkingen op te sporen, waardoor nauwkeurige en actuele inzichten worden gegarandeerd
• Selfservice-interface: Het platform biedt een handige selfservice-interface die zowel intuïtief is voor zakelijke gebruikers als voor technische experts, waardoor effectieve samenwerking binnen de hele organisatie wordt bevorderd.
• Vertrouwensscore van Talent: De ingebouwde Talend Trust Score biedt een onmiddellijke en nauwkeurige beoordeling van het gegevensvertrouwen, begeleidt gebruikers bij het veilig delen van gegevens en identificeert datasets die extra opschoning vereisen.
• Gegevensbeveiliging en naleving: De tool beschikt over beveiligings- en compliancefuncties, beschermt uw gegevens en zorgt ervoor dat de relevante regelgeving wordt nageleefd.

3. IBM InfoSphere

IBM InfoSphere Information Server is een platform voor gegevensintegratie dat het begrijpen, opschonen, monitoren en transformeren van gegevens vereenvoudigt. IBM InfoSphere Information Server maakt het continu opschonen en volgen van gegevens mogelijk, waardoor organisaties ruwe gegevens kunnen omzetten in betrouwbare informatie.

Op basis van gebruikersrecensies kent IBM InfoSphere Information Server enkele beperkingen, waaronder een complexe initiële installatie waarvoor technische expertise vereist is. Gebruikers hebben ook de complexiteit van het platform benadrukt als een potentiële hindernis, waarvoor mogelijk aanvullende training of bekwaam personeel nodig is. Bovendien is de haalbaarheid van het platform afhankelijk van de omvang en complexiteit van de organisatie, waarbij kleinere of eenvoudigere entiteiten het wellicht buitensporig vinden voor hun behoeften.

Belangrijkste kenmerken:

• Prestatiemanagement: U kunt vertrouwen op IBM InfoSphere Information Server voor het monitoren en optimaliseren van de prestaties van uw data-integratieprocessen.
• Dataveiligheid: Met zijn gegevensbeveiligingsfuncties zorgt IBM InfoSphere Information Server ervoor dat uw gegevens veilig en beschermd blijven.
• Gegevens integratie: Met het platform kunt u gegevens uit verschillende bronnen integreren, zoals databases, bestanden en webservices.
• Procesmanagement: IBM InfoSphere Information Server biedt ook mogelijkheden voor procesbeheer, zodat u effectief toezicht kunt houden op uw data-integratieprocessen.
• Gegevenskwaliteitscontrole: U kunt de kwaliteit van uw gegevens garanderen met de mogelijkheden voor gegevenskwaliteitscontrole die zijn geïntegreerd in IBM InfoSphere Information Server, waarmee u de kwaliteit van uw gegevens effectief kunt beoordelen, analyseren en bewaken.

4. Dataladder

Data Ladder is een tool voor kwaliteitscontrole en opschoning die gebruikmaakt van matching-algoritmen datakwaliteit verbeteren. Het helpt gebruikers gegevens op te schonen en gemiste overeenkomsten uit verschillende bronnen te ontdekken, waardoor betrouwbaarheid en nauwkeurigheid in het hele ecosysteem van bedrijfsgegevens wordt gegarandeerd.

Er is echter beperkte documentatie beschikbaar over de geavanceerde functies, zoals aangepaste gegevensprofileringspatronen, geavanceerde matchingopties en het instellen van overlevingsregels. Bovendien hebben enkele gebruikers gemeld dat ze problemen hebben ondervonden met het algoritme voor het matchen van gegevens.

Belangrijkste kenmerken:

• Gegevensimport: Met Data Ladder kunt u gegevens uit meerdere ongelijksoortige bronnen verbinden en integreren, waaronder bestandsformaten, relationele databases, cloudopslag en API's.
• Gegevensprofilering: Het automatiseert gegevenskwaliteitscontroles en biedt directe gegevensprofielrapporten over blanco waarden, gegevenstypen, patronen en andere statistieken, waardoor mogelijkheden voor het opschonen van gegevens aan het licht komen.
• Data-opschoning: De tool helpt inconsistente en ongeldige waarden te elimineren, patronen te creëren en te valideren en een gestandaardiseerd beeld van alle gegevensbronnen te verkrijgen.
• Gegevens matchen: Met Data Ladder kunt u bedrijfseigen en branchegerichte matchalgoritmen uitvoeren op basis van op maat gedefinieerde criteria en matchbetrouwbaarheidsniveaus voor exacte, fuzzy, numerieke of fonetische matching.

5. Atacama EEN

Ataccama ONE is een modulair, geïntegreerd platform dat een reeks functionaliteiten voor datakwaliteit biedt. Met Data Governance, Data Quality en Master Data Management gecombineerd in een AI-aangedreven structuur, kunnen bedrijven en datateams groeien terwijl het vertrouwen, de veiligheid en het bestuur van data worden gewaarborgd.

Op basis van gebruikersfeedback vertoont Ataccama ONE bepaalde beperkingen. De inherente complexiteit ervan is bijzonder uitdagend gebleken voor beginners. Daarom moeten gebruikers een duidelijk begrip hebben van technische concepten zoals coderen en probleemoplossing, vooral als het om grote datasets gaat. Bovendien ervaren gebruikers problemen bij het uitvoeren van complexe datatransformaties en het beheren van conflicten tijdens updates van downstream-systemen.

Belangrijkste kenmerken:

• Gegevensbeheer: Ataccama ONE biedt mogelijkheden voor gegevensbeheer, waardoor effectief en efficiënt gegevensbeheer mogelijk is.
• Data kwaliteit: Met Ataccama ONE kunt u AI inzetten om de datakwaliteit te garanderen door uw data te begrijpen, valideren en verbeteren, de instroom van foutieve informatie in uw systemen te voorkomen en de nauwkeurigheid van de data voortdurend te monitoren.
• Gegevenscatalogus: Met de tool kunt u uw gegevensbronnen ontdekken, begrijpen en gebruiken.
• Gegevens integratie: U kunt gegevens uit diverse bronnen integreren met de gegevensintegratiemogelijkheden van Ataccama ONE.

6. Experian Aperture Data Studio

Experian is een wereldwijd bedrijf voor informatiediensten dat gegevens, analyses en inzichten aanbiedt aan zowel bedrijven als consumenten. Het platform, Aperture Data Studio, is een dynamisch en gebruiksvriendelijk databeheerpakket dat is ontworpen om het vertrouwen in het beheer van consumentendataprojecten te vergroten. Met deze tool kunnen gebruikers van alle niveaus snel ingewikkelde workflows ontwikkelen, waarbij machine-learning-algoritmen worden geïntegreerd voor geautomatiseerde datatagging. Bovendien verbetert het de datakwaliteit door gebruik te maken van zorgvuldig samengestelde wereldwijde datasets van Experian, waardoor naleving van datastandaarden wordt gegarandeerd.

Volgens gebruikersrecensies heeft Aperture Data Studio bepaalde prestatiebeperkingen, vooral als het om grote datasets gaat. Hoewel het gebruiksgemak van de tool een snelle acceptatie mogelijk maakt, brengt het ook een potentieel risico met zich mee dat u de controle verliest over de assets die worden gecreëerd, en kan dit leiden tot onbedoelde duplicatie van inspanningen en inconsistenties in de gegevens.

Belangrijkste kenmerken:

• Gegevensprofilering: Aperture Data Studio biedt mogelijkheden voor gegevensprofilering, waardoor u een beter inzicht krijgt in uw gegevens en potentiële problemen met de gegevenskwaliteit kunt identificeren.
• Gegevens matchen: Het bevat geavanceerde functies voor gegevensmatching, waarbij gebruik wordt gemaakt van zowel bedrijfseigen als beproefde matchingalgoritmen om u te helpen uw gegevens nauwkeurig te matchen en te ontdubbelen.
• Gegevens integratie: De tool vergemakkelijkt data-integratie uit verschillende bronnen, waaronder Hadoop-clusters, om geïsoleerde datasets in één klantbeeld te consolideren.
• Workflow management: Aperture Data Studio maakt het mogelijk geavanceerde workflows te creëren waarin machine learning-algoritmen zijn geïntegreerd voor het automatiseren van het taggen en verrijken van gegevens.

7. OpenVerfijn

OpenRefine (voorheen bekend als Google Refine) is een open-sourcetool voor datakwaliteitsbeheer. Met deze tool kunt u dataproblemen identificeren en corrigeren, datatransformaties toepassen en dataverkenning uitvoeren. Het heeft een verscheidenheid aan functies voor het opschonen en standaardiseren van gegevens om nauwkeurigheid en consistentie te garanderen.

De tool heeft echter bepaalde beperkingen waarmee rekening moet worden gehouden. Ten eerste ontbeert de Undo/Redo-functionaliteit de mogelijkheid om ongedaan te maken in het midden van de geschiedenis, wat kan leiden tot onbedoeld gegevensverlies bij het toepassen van nieuwe bewerkingen. Het hergebruiken en delen van workflows kan moeilijk zijn vanwege het gebrek aan foutafhandeling in bewerkingssequenties en het aanpassen van workflows aan projecten met verschillende kolomnamen.

Belangrijkste kenmerken:

• Facetten: Met OpenRefine kunt u efficiënt door uitgebreide datasets navigeren en deze analyseren. Hierdoor kunt u specifieke delen van uw gegevens filteren en bekijken, waardoor u gemakkelijker patronen en trends snel kunt detecteren.
• clustering: De tool helpt bij het oplossen van inconsistenties in uw gegevens door vergelijkbare waarden samen te voegen met behulp van intelligente technieken, duplicaten te minimaliseren en een betere consistentie in de hele dataset te garanderen.
• Verzoening: Met OpenRefine kunt u uw dataset matchen met externe databases via afstemmingsdiensten om de nauwkeurigheid en volledigheid van uw gegevens te verbeteren door deze te koppelen aan betrouwbare externe bronnen.
• Oneindig ongedaan maken/opnieuw: Deze functie maakt moeiteloos verplaatsen naar eerdere datasetstatussen mogelijk, waarbij de volledige werkingsgeschiedenis opnieuw wordt bekeken om te experimenteren met datatransformaties en wijzigingen snel ongedaan kunnen worden gemaakt wanneer dat nodig is.

8. Informatica

Informatica is een moderne ondernemingscloud oplossing voor gegevensbeheer dat de nauwkeurigheid van gegevens binnen één omgeving garandeert. Met mogelijkheden voor het transformeren, profileren, integreren, opschonen, afstemmen van gegevens en het beheren van metagegevens, stelt het bedrijven in staat innovatie en groei te stimuleren door het beste uit hun kritieke activa te halen.

Een belangrijke beperking van Informatica is de moeilijkheid waarmee gebruikers te maken krijgen bij het debuggen van workflows en mappings. Bovendien hebben veel gebruikers hun frustratie geuit over de foutmeldingen van Informatica, omdat ze deze moeilijk te begrijpen of cryptisch vinden, wat kan leiden tot mogelijke vertragingen bij het oplossen van problemen en de besluitvorming.

Belangrijkste kenmerken:

• Gegevens integratie: De voornaamste kracht van Informatica ligt in data-integratie. Het kan gegevens uit verschillende heterogene systemen ophalen en overbrengen naar andere bedrijfsprocessen en gebruikers binnen uw organisatie.
• Data kwaliteit: Met de datakwaliteitsfuncties van Informatica kunt u inzicht krijgen in de toestand van uw data, deze valideren en verbeteren, de opname van onnauwkeurige data in systemen voorkomen en de datakwaliteit voortdurend monitoren.
• Veilige gegevensuitwisseling: Informatica zorgt voor de veilige gegevensuitwisseling in Business-to-Business-interacties en biedt volledige zichtbaarheid gedurende het hele proces.
• Parallelle verwerking: Een van de opmerkelijke mogelijkheden van Informatica is parallelle verwerking, waardoor de gelijktijdige uitvoering van meerdere processen mogelijk is, wat resulteert in snellere berekeningen en uitvoeringen.

Criteria voor het selecteren van de juiste tools voor gegevenskwaliteit

U moet de mogelijkheden en kenmerken van een data quality management (DQM)-tool zorgvuldig evalueren en deze vergelijken met gespecificeerde criteria om ervoor te zorgen dat deze voldoet aan de vereisten van uw organisatie.

De volgende criteria komen naar voren als cruciaal in het selectieproces:

• Schaalbaarheid en prestaties:

U moet ervoor zorgen dat de gekozen tool uw huidige datavolume effectief kan verwerken en toekomstige groei kan opvangen. Zoek naar een robuust hulpmiddel voor gegevenskwaliteit dat grote gegevenssets efficiënt kan verwerken zonder de algehele systeemprestaties in gevaar te brengen. Overweeg daarnaast een oplossing die realtime gegevensverwerkingsmogelijkheden biedt voor tijdgevoelige inzichten.

• Mogelijkheden voor gegevensprofilering en opschoning:

U moet beoordelen of een tool uitgebreide functies voor gegevensprofilering biedt. Hierdoor krijgt u inzicht in de gegevenskwaliteit, kunt u afwijkingen opsporen en inzicht krijgen in de gegevensdistributiepatronen. Zoek naar een tool met geavanceerde opschoonmogelijkheden om fouten te corrigeren, formaten te standaardiseren, duplicaten te verwijderen en gegevens te valideren.

• Functies voor gegevensbewaking:

Overweeg tools die verder gaan dan eenmalige oplossingen en functies voor continue gegevensbewaking bieden. Selecteer een tool waarmee u gegevenskwaliteitsstatistieken kunt volgen, waarschuwingen voor afwijkingen kunt instellen en gegevensafstamming kunt vaststellen om de oorsprong en transformaties van gegevens in de loop van de tijd te begrijpen.

• Naadloze integratie met bestaande systemen:

Zorg voor compatibiliteit met uw gegevensbronnen, databases, datawarehouses en business intelligence-platforms om een ​​soepel implementatieproces mogelijk te maken zonder uw bestaande workflows te verstoren. Zoek naar een datakwaliteitstool die eenvoudig te gebruiken connectoren of API's biedt voor naadloze integratie met uw bestaande IT-infrastructuur om de implementatie-workout te minimaliseren.

• Gebruiksvriendelijke interface:

U moet kiezen voor een datakwaliteitstool met een intuïtieve en gebruiksvriendelijke interface, waardoor uw teams de functies van de tool snel kunnen overnemen en benutten. Een eenvoudig implementatieproces is essentieel, en u moet streven naar tools die geen uitgebreide technische training vereisen en die het onboardingproces versnellen.

• Flexibiliteit en aanpassingsmogelijkheden:

Flexibiliteit en maatwerk staan ​​voorop, gezien de uiteenlopende datatypen en eisen waarmee uw organisatie te maken heeft. Zoek naar een datakwaliteitstool waarmee u aangepaste datakwaliteitsregels en workflows kunt creëren en deze kunt aanpassen aan veranderende datakwaliteitsvereisten naarmate uw organisatie evolueert.

• Leveranciersondersteuning en community:

Het evalueren van de reputatie en ondersteuning van de leverancier is essentieel voor uw selectieproces. Geef prioriteit aan leveranciers met een staat van dienst op het gebied van het bieden van uitstekende klantenondersteuning, regelmatige updates en bugfixes. Overweeg daarnaast tools met een actieve gebruikersgemeenschap of forum, omdat dit een solide gebruikersbasis en de beschikbaarheid van gedeelde kennis en bronnen betekent.

• Prijs- en licentieopties:

U moet rekening houden met de prijsmodellen en licentieopties van de datakwaliteitstool. Verschillende tools kunnen verschillende prijsstructuren bieden, zoals op abonnementen gebaseerde modellen of kosten op basis van het datavolume of de gebruikte functies. Het kiezen van een tariefplan dat aansluit bij het budget en het verwachte datagebruik van uw organisatie is van cruciaal belang. 

Best practices voor het implementeren van tools voor gegevenskwaliteit

Het effectief implementeren van datakwaliteitstools zorgt ervoor dat uw organisatie maximale waarde uit haar data kan halen en weloverwogen beslissingen kan nemen. Hier zijn enkele essentiële stappen en best practices om u door het proces te begeleiden:

• Definieer de vereisten duidelijk

Voordat u datakwaliteitstools selecteert en implementeert, moet u de specifieke datakwaliteitsvereisten van uw organisatie duidelijk definiëren. Identificeer de soorten problemen met de gegevenskwaliteit waarmee u vaak te maken krijgt, de gegevensbronnen die verbetering behoeven en de gewenste resultaten. Als u een duidelijk inzicht heeft in uw behoeften, kunt u de juiste hulpmiddelen kiezen.

• Evalueer hulpmiddelen grondig

Voer een uitgebreide evaluatie uit van de verschillende tools voor datakwaliteit die op de markt beschikbaar zijn. Vergelijk hun features, functionaliteiten, schaalbaarheid, gebruiksgemak en compatibiliteit met uw bestaande data-infrastructuur. Zoek naar tools die het beste aansluiten bij de behoeften van uw organisatie en integreer deze naadloos in uw databeheerprocessen.

• Begin klein; Geleidelijk opschalen

Wanneer u tools voor datakwaliteit implementeert, begin dan met een proefproject of een klein deel van uw data. Met deze aanpak kunt u de effectiviteit van de tool testen en eventuele uitdagingen of noodzakelijke aanpassingen identificeren. Zodra u vertrouwen heeft in de resultaten, kunt u de implementatie geleidelijk opschalen naar grotere datasets.

• Betrek belanghebbenden en deskundigen

Betrek de belangrijkste belanghebbenden bij het besluitvormingsproces, zoals data-analisten, data-ingenieurs en zakelijke gebruikers. Hun inbreng is waardevol bij het begrijpen van specifieke pijnpunten op het gebied van datakwaliteit en bij het garanderen dat de geselecteerde tools aansluiten bij hun vereisten. Overweeg daarnaast om advies in te winnen bij deskundigen op het gebied van datakwaliteit of consultants, zodat u weloverwogen keuzes kunt maken.

• Zorg voor training en ondersteuning

Train uw teamleden in het efficiënt gebruik van de datakwaliteitstools. Bied workshops of trainingssessies aan om hen vertrouwd te maken met de functionaliteiten van de tool en best practices voor gegevensvalidatie en -opschoning. Zet bovendien een ondersteuningssysteem op waar gebruikers hulp kunnen zoeken als ze met uitdagingen worden geconfronteerd tijdens de adoptie van tools.

Laatste woorden

Datakwaliteit is een voortdurend streven naar uitmuntendheid, waarbij elke beslissing in een datagestuurd ecosysteem vorm krijgt. Door datakwaliteitstools in te voeren, kunnen organisaties een cultuur van data-excellentie in hun kernactiviteiten inbouwen, waardoor wordt gegarandeerd dat data gedurende de hele levenscyclus betrouwbaar en consistent blijven. Bijgevolg kunnen datateams zich concentreren op het analyseren van de gegevens en het verkrijgen van inzichten in plaats van buitensporige inspanningen te besteden aan het handmatig opschonen en afstemmen van gegevens.

Houden uw gegevens u tegen? Ontketen het ware potentieel ervan met Astera. Plan een gepersonaliseerde demo!

Ontdek de kracht van schone data

Plan een gepersonaliseerde demo