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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 5 principais ferramentas de limpeza de dados em 2024: como selecionar a correta

    26 de fevereiro de 2024

    A limpeza de dados é uma parte essencial do integração de dados e processos de gestão, sem os quais os dados são essencialmente inúteis. Você sabe Empresas perdem US$ 3 trilhões por ano devido a dados incorretos? Faz sentido, pois dados incorretos levam a julgamentos e escolhas estratégicas incorretas. Então, mantendo qualidade de dados e a integridade deve ser a principal prioridade para qualquer negócio.

    Limpeza de dados O processo, entretanto, pode ser complexo se você tiver conjuntos de dados diferentes de fontes distintas. É demorado e nesta era os dados têm prazo de validade. A melhor forma de agilizar o processo é empregar ferramentas de limpeza de dados, que aproveitam a automação e eliminam quaisquer processos manuais.

    ferramentas de limpeza de dados Astera

    O processo de limpeza de dados pode ser complexo se você tiver conjuntos de dados diferentes de fontes distintas. Um eficiente limpeza de dados estratégia ajuda a manter a integridade dos dados durante qualquer gestão de dados projeto.

    O que é limpeza de dados e por que é importante?

    Limpeza de dados ou limpeza de dados é o primeiro passo em preparação de dados. Envolve identificar e corrigir erros em um conjunto de dados para garantir que apenas dados de alta qualidade sejam transferidos para os sistemas de destino.

    Quando as informações vêm de várias fontes, como data warehouse, banco de dados e arquivos, elas podem ter formatos de dados redundantes, incompatíveis ou sujos. Por exemplo, muitas organizações coletam dados de clientes por meio de pesquisas e formulários. As informações coletadas com esses métodos geralmente não são estruturadas e precisam ser tratadas antes da análise.

    Outro exemplo relevante pode ser a limpeza de dados e a criação de perfil na análise de dados, o que pode ajudar um analista a encontrar padrões significativos em dados limpos e validados para apoiar as decisões de negócios.

    Além disso, dada a crescente dependência de sistemas de informação e tecnologia para obter insights estratégicos de negócios, a baixa qualidade dos dados aumenta a exposição de uma organização ao risco.

    Assim, para se manter competitivo no dinâmico ambiente de negócios de hoje, é essencial eliminar inconsistências de dados. Portanto, as empresas devem empregar um rigoroso processo de limpeza de dados para garantir que seus ativos de dados sejam precisos e completos.

    Como as ferramentas de limpeza de dados podem ajudar

    Uma ferramenta de limpeza de dados torna o processo mais rápido e eficiente, automatizando diversas tarefas. Veja como uma ferramenta de limpeza de dados consegue isso:

    1. Perfil de dados automatizado: Uma ferramenta verifica e cria automaticamente o perfil de todo o conjunto de dados para identificar possíveis problemas de qualidade de dados, como valores ausentes, duplicatas, inconsistências e erros de formatação. Esse processo destaca rapidamente as áreas que requerem atenção.
    2. Padronização e Validação: Ele aplica regras de padronização para garantir que os dados sigam um formato consistente e os valida em relação a regras predefinidas ou dados de referência.
    3. Desduplicação: As ferramentas de limpeza de dados podem identificar facilmente registros ou entradas duplicados e mesclá-los ou removê-los automaticamente.
    4. Análise e Transformação: Uma ferramenta pode analisar estruturas de dados complexas, como endereços ou nomes, e transformá-las em um formato padronizado sem nenhum esforço manual.
    5. Correção de erros: Essas ferramentas podem corrigir automaticamente erros comuns, como erros ortográficos ou valores incorretos, com base em regras predefinidas.

    As 5 principais ferramentas de limpeza de dados

    1. Astera Centerprise

    Astera Centerprise é um código zero, completo solução de integração de dados, que é perfeito para limpeza de dados. Oferece recursos avançados perfil de dados e os recursos de limpeza permitem que os usuários garantam a integridade de dados críticos de negócios, acelerando o processo de limpeza de dados em um ambiente ágil e sem código.

    Aqui estão alguns recursos de limpeza de dados que Astera Centerprise tem a oferecer:

    Identificação de erros

    A primeira etapa de todo processo de limpeza de dados é a criação de perfis de dados, ou seja, identificar inconsistências de dados. O Transformação de Perfil de Dados permite que os usuários examinem os dados de origem e obtenham estatísticas detalhadas sobre seu conteúdo e integridade.

    Os usuários podem estudar os dados de origem e determinar a contagem de erros, contagem em branco, tipo de dados, contagem duplicada, etc. Essa limpeza de informações é importante para análise avançada de dados.

     

    Resultados da criação de perfil de dados em Centerprise

    Figura 1: Resultados da criação de perfil de dados

    Corrigindo duplicatas nos dados

    A duplicação de dados é uma das principais causas de dados de baixa qualidade. A duplicação geralmente é um resultado direto da entrada manual de dados ou da junção de dados de várias fontes. Astera ofertas Transformação distinta para identificar e remover duplicatas de dados.

    Lidando com Informação incorreta

    Transformação de Limpeza de Dados

    Figura 2: transformação de limpeza de dados 

    Um dos recursos mais úteis que Astera ofertas é o Limpeza de Dados transformação. Essa transformação permite que os usuários removam espaços em branco, letras, dígitos e pontuações indesejados. Ele também dá o Localizar e substituir opção que permite aos usuários garantir a consistência dos dados. (Por exemplo, substituindo 00 por + para garantir consistência nos dados). Os usuários também podem modificar dados usando uma expressão para padronização.

    Validação em relação às regras de qualidade de dados

    Regras de qualidade de dados

    Figura 3: Regras de qualidade de dados

    Astera também oferece regras de qualidade de dados para que os usuários possam verificar seus dados de acordo com seus critérios de negócios. Os usuários podem definir quantas regras quiserem.

    2. Disputador Trifecta

    logo Trifacta

    O Trifacta Wrangler ajuda os usuários a limpar, transformar e preparar facilmente dados brutos para análise posterior e uso em vários aplicativos. Ele fornece uma interface amigável e recursos poderosos para tarefas de limpeza e preparação de dados. Beneficia os usuários através de:

    • Interface sem código.
    • Visualizações interativas para análise eficaz.
    • Sugestões inteligentes para transformações de dados.

    3.OpenRefine

    logotipo OpenRefine

    OpenRefine, anteriormente Google Refine, é uma ferramenta poderosa usada para limpeza de dados, transformação de dados e tarefas de preparação de dados. Tem a vantagem de ser uma ferramenta de código aberto. Como resultado, no entanto, também requer algum conhecimento técnico para usar. Ele fornece gerenciamento de dados eficaz por meio de:

    • Facetamento e agrupamento.
    • Tolerância a falhas com refazer ilimitado.
    • Dados privados.
    • Reconciliação de dados entre várias fontes.

    4. Winpure

    logotipo WinPure

    Winpure é outra solução local robusta para limpeza de dados. Ele foi projetado especificamente para lidar com dados de CRM, mas também oferece suporte a outras fontes de dados. Ele permite que os usuários combinem, limpem e validem dados em uma interface amigável. Seus principais recursos incluem:

    • Correspondência inteligente para detectar entradas confusas e digitadas incorretamente.
    • Estatísticas de integridade de dados detalhadas.
    • Alta velocidade e desempenho.
    • Relatórios e análises através de visuais 3D.

    5. Clareza TIBCO

    Logotipo da Tibco Clarity

    Diferente de outras ferramentas aqui, o TIBCO Clarity fornece preparação de dados como um SaaS sob demanda. Ele oferece limpeza de dados na nuvem, o que permite que as equipes dimensionem seus processos com eficácia. O TIBCO Clarity fornece vários benefícios secundários juntamente com a preparação de dados. Esses incluem:

    • Integração perfeita com muitas fontes.
    • ETL funcionalidade.
    • Processamento em lote.
    • Tabelas e gráficos para análise.

    Encontrando o software certo de limpeza de dados

    Muitas indústrias geram montes de conjuntos de dados diariamente e precisam de insights precisos para a tomada de decisões estratégicas. Essas indústrias incluem bancos, seguros, varejo e telecomunicações. Portanto, a depuração ou limpeza de dados é uma etapa crucial.

    No entanto, analisar milhões de registros manualmente pode ser uma tarefa difícil. Portanto, as empresas exigem uma ferramenta inteligente para limpeza de dados em um data warehouse que possa identificar discrepâncias com base em regras personalizadas.

    Ferramentas de limpeza de dados gratuitas ou de código aberto podem ser a escolha certa para erros básicos e classificação simples de dados. No entanto, as empresas que precisam verificar os dados em um nível granular de acordo com regras específicas definidas pelos negócios precisariam de ferramentas robustas de limpeza de dados.

    A chave para selecionar a ferramenta de limpeza de dados correta é a pesquisa. Navegar em sites de avaliação como Capterra, G2 Multidão, etc., lhe dará uma boa ideia de quais métodos de limpeza de dados estão disponíveis no setor.

    Aqui estão os recursos essenciais que uma estratégia ou ferramenta de limpeza de dados bem-sucedida deve possuir:

    Recursos abrangentes de criação de perfil e limpeza de dados

    Uma solução de limpeza de dados ponta a ponta deve incluir perfil de dados e características de limpeza. Esses recursos devem automatizar a identificação de metadados e fornecer visibilidade clara dos dados de origem para identificar quaisquer discrepâncias.

    Verificações avançadas de qualidade de dados

    Verificações da qualidade dos dados são objetos ou regras que você pode usar no fluxo de informações para monitorar e relatar quaisquer erros durante o processamento de dados. Durante o processo de limpeza de dados, regras robustas de validação de dados são aplicadas para garantir a integridade dos dados.

    Mapeamento Fácil de Dados

    Para garantir alta precisão durante a limpeza dos dados, é essencial mapear corretamente os dados da(s) origem(s) até a(s) transformação(ões) e depois até o(s) destino(s). Ferramentas com uma interface gráfica de usuário de arrastar e soltar, sem código, podem oferecer suporte a essa funcionalidade. Fácil mapeamento de dados também melhora a usabilidade de uma ferramenta de limpeza de dados.

    Conectividade aprimorada

    Uma ferramenta de limpeza de dados deve suportar os formatos comuns de dados de origem e estruturas de dados de destino, incluindo XML, JSON, EDI, etc.

    A conectividade com formatos de destino populares permite exportar os dados limpos para destinos versáteis, como SQL Server, Oracle, PostgreSQL e ferramentas de BI, como Tableau e Power BI.

    Isso permite que sua empresa acesse informações de alta qualidade mais rapidamente para uma tomada de decisão oportuna.

    Automação de fluxo de trabalho

    Isso ajudará a automatizar todo o projeto de limpeza de dados, desde a criação de perfil dos dados recebidos até sua conversão, validação e carregamento no destino preferido.

    Comparação de ferramentas – o que procurar?

    Ao procurar o melhor software de limpeza de dados para sua organização, verifique seus recursos, preços e custos de manutenção.

    Alguns aspectos a serem observados no software de limpeza de dados incluem:

    • Quais recursos o software de limpeza de dados oferece?
    • Possui conectores de API para obter dados de aplicativos diretamente?
    • É uma plataforma de limpeza visual de dados? O usuário precisará aprender a codificar?
    • É baseado em nuvem?
    • Oferece capacidade de integração?
    • Quais serão as cobranças anuais do software de limpeza de dados?

    É ainda melhor se você começar listando seus requisitos e depois procurar um software que atenda a esses requisitos.

    Na maioria dos casos, você precisaria software de integração de dados com funcionalidade de limpeza e transformação de dados. Porque se seus dados estiverem disponíveis em várias fontes, você deverá mapeá-los para o destino após a limpeza. Um software de integração de dados com uma área de preparação pode atender rapidamente a esse requisito.

    Conclusão

    A limpeza de dados é o pivô de qualquer projeto orientado a dados. Uma ferramenta de limpeza de dados não apenas facilita a tarefa, mas também garante 100% de precisão. Se você tiver dados provenientes de várias fontes e quiser limpá-los com eficiência e no prazo, uma ferramenta sem código como Astera Centerprise é a escolha certa para você!  Test drive Astera Centerprise de graça e controle a qualidade e a consistência de seus dados.

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    autores:

    • Iqbal Ahmed
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