O Automatizado, Nenhum código Pilha de dados
Saiba como Astera O Data Stack pode simplificar e agilizar o gerenciamento de dados da sua empresa.
As melhores ferramentas de criação de perfil de dados para 2024 + um guia para selecionar a ferramenta certa
Em um mundo mais conectado do que nunca, os volumes de dados nas empresas e nos sistemas individuais continuam a aumentar, perfil de dados é tão importante como sempre. Embora gerenciar uma quantidade tão grande de dados seja complicado, há outro grande desafio: gerenciamento de qualidade de dados.
Fonte: Escada de dados
Você sabe qualidade de dados questões custam às empresas nos EUA mais do que $ 3 trilhões anualmente? Isso se traduz em perda financeira, revisão de políticas e reputação prejudicada para muitas empresas.
Mas por que ocorrem problemas de qualidade de dados?
Porque o big data geralmente está repleto de erros, carece de consistência ou contém duplicatas. Isso pode causar interrupções e complicações nos processos de negócios, resultando em oportunidades desperdiçadas e redução do ROI.
É aqui que as ferramentas de criação de perfil de dados são úteis. Ele analisa e fornece um detalhamento completo dos dados de origem para ajudar os usuários a compreender e descobrir insights acionáveis para melhorar a inteligência de negócios e garantir que os dados sejam consistentes. Perfil de dados em ETL é vital para garantir a qualidade dos dados e integridade de dados.
Neste artigo, explicaremos o que é criação de perfil de dados, por que as ferramentas de criação de perfil de dados são essenciais para as empresas e como as ferramentas de criação de perfil de dados ajudam a simplificar essa tarefa.
O que é criação de perfil de dados?
A criação de perfil de dados é o processo que ajuda a avaliar a integridade dos dados apresentando um detalhamento completo de suas características estatísticas, como contagem de erros, contagem de avisos, porcentagem duplicada e valor mínimo e máximo, permitindo a inspeção detalhada dos dados. Isso fornece uma avaliação detalhada da qualidade dos dados.
A criação de perfil de dados oferece insights críticos sobre as informações que uma organização pode aproveitar em benefício da tomada de decisão e análise.
O software de perfil de dados usa algoritmos analíticos para ajudar a examinar os dados e determinar sua validade. Essas ferramentas desempenham um papel vital para ajudar as empresas a otimizar sua estratégia de dados com seus princípios e objetivos. Agora que sabemos o que é criação de perfil de dados, vamos discutir os diferentes processos que exigem criação de perfil de dados.
Como uma ferramenta de criação de perfil de dados pode ajudar?
As ferramentas de criação de perfil de dados garantem a validade dos processos de dados, pois ajudam você a responder às seguintes perguntas sobre seus dados:
- Os dados contêm valores nulos ou em branco?
- Existem anomalias nos dados? Eles têm um padrão distinto?
- Ele contém valores duplicados? Qual é a proporção de valores únicos?
- Qual é a faixa de importância nos dados de origem? Os valores mínimo e máximo estão dentro do intervalo esperado?
Obter a resposta a essas perguntas pode ajudá-lo a manter a qualidade dos dados corporativos e erradicar erros que podem influenciar negativamente os processos de negócios.
Casos de uso de ferramentas de criação de perfil de dados
Geralmente, a criação de perfil de dados é usada nos seguintes processos:
Migração de dados
Migração de dados envolve a movimentação de um grande volume de informações em sistemas heterogêneos, como arquivos, bancos de dados, etc. No entanto, antes de iniciar a transferência por meio de um ferramenta de migração de dados, é essencial traçar o perfil dos dados para identificar discrepâncias e resolvê-las para manter a consistência entre o sistema antigo e o novo.
As ferramentas de criação de perfil de dados em um estágio inicial de migração podem reduzir o risco de erros, duplicações e informações incorretas.
Integração de Dados
Integração de dados cria uma visão holística dos dados corporativos, mesclando-os de fontes distintas. A criação de perfil de dados na fase inicial de integração garante que não haja erros quando os dados de origem são integrados e carregados em um data warehouse, hub de dados ou datamart.
Limpeza de dados
Limpeza de dados, uma etapa principal no processo de preparação de dados, ajuda na retificação de erros e na desduplicação para autenticar a validade e a relevância dos dados. No entanto, a limpeza de dados só é benéfica para conjuntos de dados que você sabe que estão corrompidos. Freqüentemente, dados de baixa qualidade permanecem no sistema despercebidos e não são abordados até serem identificados por meio do perfil de dados.
Assim, as ferramentas de qualidade de dados e criação de perfil examinam metodicamente grandes quantidades de dados para identificar campos incorretos, valores nulos e outras irregularidades estatísticas que podem afetar os processos de dados.
Como selecionar a ferramenta de criação de perfil de dados certa
Esta seção ajudará você a decidir sobre o software de perfil de dados certo para o seu negócio.
Fontes de dados e compatibilidade: Antes de mais nada, a solução escolhida deve oferecer conectividade com as fontes de dados necessárias. Muitas soluções de perfis oferecem conectores pré-construídos com a opção de criar um personalizado também. Veja de onde os dados estão vindo para sua empresa e escolha de acordo.
Recursos de criação de perfil de dados: Quanto mais melhor. Alguns recursos comuns que devem estar presentes na ferramenta escolhida são estatísticas resumidas, descoberta de dados, avaliação da qualidade dos dados e análise de distribuição de dados. As ferramentas líderes de mercado vão além e oferecem funcionalidades complementares robustas, incluindo data de validade regras e visualizações de dados.
Facilidade de uso: As ferramentas sem código estão se tornando cada vez mais populares. Eles capacitam os usuários empresariais a realizar tarefas complicadas gestão de dados tarefas, desde a criação de perfil até a modelagem de data warehouse. As empresas também podem optar por alternativas de código aberto. No entanto, eles exigem codificação e apresentam uma curva de aprendizado acentuada.
Suporte ETL: Depois que os dados são coletados e perfilados, eles precisam ser limpos, preparados e carregados em um local central de maneira estruturada. Ferramentas robustas, como Centerprise, permitir que as equipes façam ETL de seus dados e criem pipelines de dados, oferecendo um completo solução de gerenciamento de dados.
Necessidades e escalabilidade de processamento de dados: Como funciona o dobrador de carta de canal muitos dados precisa ser processado? A quantidade de dados ingeridos varia de acordo com o tamanho da empresa e influenciará a escolha das equipes de ferramentas. O volume de dados gerados e coletados pelas empresas pode aumentar no futuro, necessitando de um software escalável.
Automação e Agendamento: Esses dois recursos ajudam a simplificar ainda mais os fluxos de trabalho e melhorar a eficiência. A automação de tarefas de criação de perfil ajuda as equipes a se concentrarem mais na análise de dados e na correção de erros em tempo real do que na preparação de dados.
Suporte e comentários: As equipes devem procurar um fornecedor que forneça treinamentos completos com base em casos de uso personalizados. Além disso, devem procurar empresas que tenham altas classificações de suporte e reconhecimento da indústria. Para avaliações, verifique sites confiáveis, como TrustRadius e G2.
As melhores ferramentas de criação de perfil de dados para 2023
Astera Centerprise
Astera Centerprise é um nível empresarial ferramenta de integração de dados com recursos robustos e integrados de qualidade de dados e criação de perfil. A melhor parte sobre Centerprise é que ele é totalmente livre de código e vem com uma interface simples de arrastar e soltar, o que o torna acessível também para usuários não técnicos.
Alguns dos principais recursos do Astera Centerprise, o que o torna uma ferramenta de criação de perfil de dados ideal inclui:
- Qualidade de dados Moda: Além dos recursos regulares de registro, Centerprise oferece um modo de qualidade de dados exclusivo, projetado para fins avançados de criação de perfil e depuração. Ao abrir ou criar um fluxo de dados nesse modo, você notará que a maioria dos objetos no fluxo de dados exibe o nó Mensagens com portas de saída. Esse recurso fornece insights e informações valiosas relacionadas à qualidade dos dados, facilitando o manuseio de dados mais eficiente e eficaz.
- Perfil de dados: O recurso Data Profile oferece estatísticas abrangentes para cada campo de dados selecionado quando o fluxo de dados é executado. Essas estatísticas incluem informações básicas e detalhadas, como tipo de dados, valores mínimo e máximo, contagem de dados, contagem de erros e muito mais.
- Regras de qualidade de dados: Os usuários podem definir regras personalizadas para filtrar dados. O objeto de regras de qualidade de dados suporta extensa condições aritméticas e booleanas.
- Transformações pré-construídas: Depois de traçados os perfis, os usuários podem personalizar seus dados em um nível de registro e em um nível definido com uma variedade de transformações de dados, como filtrar, juntar, mesclar, normalizar, etc.
- Transformação de limpeza de dados: A ferramenta possui uma transformação de limpeza de dados que permite aos usuários limpar dados padronizando-os (por exemplo, trazendo os números de telefone para o mesmo formato, +001) e removendo espaços em branco e pontuações etc. A transformação também suporta a opção de modificar dados. Assim, por exemplo, os números de telefone não começam em 00 ou +1, eles serão adicionados aos dados para garantir uniformidade e consistência.
- Gerenciamento de Linhagem de Dados: Esse recurso permite que os usuários vejam a jornada dos dados. De onde os dados se originaram e por quais transformações eles passaram.
- Automação: Centerprise capacita as equipes a automatizar toda a jornada dos dados, desde a chegada até a criação de perfil e o upload para a nuvem, permitindo que se concentrem mais na criação de estratégias eficazes e menos em tarefas repetitivas.
Limpador de dados
O DataCleaner é uma ferramenta de criação de perfil de dados de código aberto que oferece suporte à transformação, validação e limpeza de dados. Ele também fornece visualizações por meio de painéis para melhores relatórios e análises. A ferramenta oferece:
- Criação de perfil de dados gratuita.
- Enriquecimento de dados.
- Visualizações de barras e gráficos.
- Correspondência de dados de referência.
- Verificações de qualidade de dados.
- Análise de intervalo de datas.
Existem duas versões desta ferramenta. A edição community é gratuita para todos, enquanto o preço da versão avançada está disponível mediante solicitação e varia de acordo com o caso de uso em questão.
Estúdio Aberto Talend
Talend Open Studio é outra qualidade de dados de código aberto e solução de integração de dados. Ele fornece conectividade a uma série de RDBMs e CRMs e tem uma comunidade muito ativa que contribui para a ferramenta. Alguns de seus principais recursos incluem:
- Limpeza e validação de dados.
- Integração de dados de várias fontes.
- Processamento em lote.
- Interface de usuário intuitiva e recursos de visualização de dados.
Embora gratuito, os usuários podem atualizar para um pacote pago para desbloquear mais recursos de gerenciamento de dados.
Qualidade de dados da Informatica
O Informatica Data Quality é outra opção para garantir a qualidade e a observabilidade dos dados. Ele está disponível como um plug-in para o Informatica Powercenter. Ele usa regras de qualidade pré-criadas para simplificar a limpeza de dados. A ferramenta também aumenta a visibilidade em os dados por meio de painéis e visualizações personalizados. As principais características incluem:
- Regras e aceleradores pré-construídos.
- Data Quality Developer Tool para colaboração em toda a empresa.
- Data Quality Analyst Tool para criação de perfil de dados baseada em navegador.
- Interfaces personalizadas com base em funções de usuário específicas.
- Implantação na nuvem e no local.
Há uma opção de avaliação gratuita e uma opção paga com preços disponíveis mediante solicitação.
Fatores a considerar ao escolher ferramentas de criação de perfil de dados
- Tipos e formatos de dados: A primeira e mais importante consideração ao selecionar uma ferramenta de criação de perfil de dados é sua capacidade de lidar com vários tipos e formatos de dados. Os dados nas organizações modernas podem vir em diversas formas, como dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. A ferramenta escolhida deve suportar formatos de dados comuns como CSV, JSON, XML e arquivos de banco de dados. Além disso, ele deve manipular com eficiência diferentes tipos de dados, incluindo dados numéricos, de texto e de data.
- Escalabilidade e desempenho: O volume de dados gerados e processados pelas organizações cresce rapidamente. Portanto, a ferramenta de criação de perfil de dados escolhida deve ser escalonável para acomodar grandes conjuntos de dados sem comprometer o desempenho. Deve lidar com eficiência com tarefas de criação de perfil de dados, mesmo quando lida com grandes volumes de informações. Uma ferramenta eficaz deve ter recursos de otimização para executar tarefas de criação de perfil rapidamente e com consumo mínimo de recursos.
- Integração com sistemas existentes: Para evitar a interrupção do fluxo de trabalho existente e garantir um processo tranquilo de criação de perfil de dados, é essencial escolher uma ferramenta que se integre perfeitamente à infraestrutura de dados existente da sua organização. A ferramenta de perfil de dados deve ser capaz de se conectar a diversas fontes de dados, como bancos de dados, lagos de dadose armazenamento baseado em nuvem, permitindo que você crie perfis de dados onde quer que eles residam.
- Interface do usuário e facilidade de uso: A facilidade de uso desempenha um papel vital na maximização do potencial da ferramenta e na facilitação de sua adoção pelas equipes. A ferramenta deve ter uma interface de usuário intuitiva e bem projetada que permita que usuários de todos os níveis de habilidade naveguem e utilizem seus recursos de forma eficaz. Uma ferramenta de perfil de dados fácil de usar incentiva a colaboração e capacita analistas de dados e usuários de negócios a tomar decisões baseadas em dados.
- Personalização e Extensibilidade Cada organização tem requisitos exclusivos de criação de perfil de dados. Portanto, a ferramenta deve oferecer um nível de personalização para se adaptar às necessidades específicas do negócio. Procure uma ferramenta que permita aos usuários criar regras, métricas e algoritmos de criação de perfil personalizados, permitindo que eles personalizem o processo de criação de perfil de acordo com seus objetivos de qualidade de dados. Além disso, a extensibilidade da ferramenta é crucial, pois ela deve se integrar a plug-ins ou extensões de terceiros para obter funcionalidades aprimoradas.
- Custo e Licenciamento: O custo é uma consideração crítica em qualquer processo de seleção de ferramentas. Avalie os modelos de preços de várias ferramentas de perfil de dados e considere como eles se alinham com o orçamento da sua organização. Além disso, preste atenção aos termos de licenciamento, pois algumas ferramentas podem impor limitações ao número de usuários ou fontes de dados. Certifique-se de que a ferramenta escolhida oferece uma boa relação custo-benefício e se alinha às suas necessidades de criação de perfil de dados.
Automatize a criação de perfis de dados com Astera Centerprise
Compreender os diferentes aspectos de seu pipeline de dados corporativos pode ajudá-lo a gerenciar com eficiência suas operações de negócios, criar estratégias para um plano de negócios eficiente e decidir objetivos de longa data. E as ferramentas de criação de perfil de dados podem ajudá-lo a atingir esses objetivos.
Astera Centerprise é um nível empresarial software de integração de dados que suporta perfil de dados em ETL em um ambiente livre de código com interface de arrastar e soltar, além de qualidade de dados e limpeza. Os recursos de criação de perfil de dados no Astera Centerprise garantir que os usuários acessem dados precisos com o mínimo de suporte de TI.
