Sete principais ferramentas de validação de dados para explorar em 7

Em 2015, PayPal teve que pagar US$ 7.7 milhões ao governo dos EUA quando a falta de mecanismos de triagem adequados levou a 500 transações PayPal no valor de 44,000 mil dólares, violando sanções contra o Irão, Cuba e Sudão.

Em 2018, Samsung Securities incorreu em um custo de US$ 105 bilhões quando um funcionário emitiu 2 bilhões de ações para 2,018 funcionários da empresa, em vez de dividendos totalizando 2 bilhões de won (moeda sul-coreana).

Dados ruins custam bilhões de dólares às empresas todos os anos. É por isso que você precisa de um data de validade ferramenta para garantir que seus dados sejam precisos, consistentes e confiáveis.

O que são ferramentas de validação de dados?

As ferramentas de validação de dados verificam e verificam automaticamente os dados quanto à precisão, integridade e conformidade com padrões predefinidos. Uma organização pode estabelecer certas regras ou condições, como incluir dados de até cinco anos para análise. Qualquer valor que não atenda aos critérios especificados será excluído. Essas ferramentas examinam e examinam meticulosamente os dados, empregando várias funções para sinalizar e corrigir discrepâncias.

Vamos revisar as 7 principais ferramentas de validação de dados para ajudá-lo a escolher a solução que melhor atende às suas necessidades de negócios.

Sete principais ferramentas de validação de dados

1. Astera
2. informática
3. Talend
4. datameer
5. Alteryx
6. Escada de dados
7. Ataccama Um

1.   Astera

Astera é um sistema unificado e de nível empresarial solução de gerenciamento de dados com recursos avançados de validação de dados. Ao oferecer agilidade limpeza de dados e recursos de correção, a ferramenta permite que você acesse dados confiáveis, precisos e consistentes para obter insights confiáveis.

A plataforma também permite implementar verificações rigorosas de validação de dados e personalizar regras com base em seus requisitos específicos. Além disso, ao fornecer verificações da integridade dos dados em tempo real, a plataforma fornece feedback instantâneo sobre o qualidade de dados, permitindo que você acompanhe as alterações.

Para validação de dados eficiente, Astera tem um rico conjunto de transformações que permitem:

• • Encontre e substitua valores nulos/ausentes.
  • Converta os formatos de dados e valores em um formato comum.
  • Remova duplicatas de uma coluna ou de todo o conjunto de dados.
  • Aplique regras de validação personalizadas para usar dados relevantes para análise

 

Entradas sinalizadas como erradas no processo de validação de dados

Outros recursos principais:

• Interface de arrastar e soltar: A interface visual e interativa permite simplesmente arrastar os objetos, manipular os dados e gravá-los no destino de sua escolha, sem escrever uma única linha de código.
• Conectividade com uma ampla variedade de fontes: Astera permite que você se conecte perfeitamente a sistemas locais, bem como a fontes baseadas em nuvem. Além disso, agora você pode criar conectores baseados em API para qualquer integração ou importar conectores de Asterabiblioteca de conectores personalizados.
• Transformações integradas: Astera fornece uma biblioteca abrangente de transformações pré-construídas, como unir, reconciliar, agregar, normalizar e muito mais, permitindo executar operações complexas de dados com apenas alguns cliques.
• Automação de fluxo de trabalho: A ferramenta inclui agendamento de tarefas e recursos de automação com base em gatilhos baseados em tempo e eventos, eliminando a intervenção manual.
• Processamento paralelo: Seu mecanismo ETL de força industrial divide grandes conjuntos de dados em subconjuntos menores que são processados ​​em paralelo para garantir integração em alta velocidade, independentemente do tamanho e formato dos dados.
• Integração de IA: Astera está aproveitando a IA, incorporando-a em suas diversas operações, como extração de dados, mapeamentoe modelagem, simplificando o gestão de dados processo.

2. Informática

A Informática é uma plataforma de gerenciamento de dados que permite aos usuários realizar tarefas críticas de qualidade de dados, como desduplicação, padronização, enriquecimento e validação. Os usuários podem identificar, corrigir e rastrear problemas de qualidade de dados tanto na nuvem quanto no local.

Características chaves:

• Conectividade com diversas fontes: A plataforma possui conectores integrados, permitindo que os usuários se conectem a vários sistemas de origem, como bancos de dados, sistemas de arquivos ou aplicativos baseados em SaaS.
• Preparação de dados: A Informatica permite que os usuários criem perfis, padronizem e validem os dados usando regras e aceleradores pré-construídos.
• Monitoramento de dados: A solução fornece aos usuários visibilidade do conjunto de dados para detectar e identificar quaisquer discrepâncias.
• Processamento paralelo: A Informatica permite que os usuários executem vários trabalhos simultaneamente, dividindo as tarefas para melhorar o tempo de desempenho.

3. Talento

Talend é uma solução de integração e qualidade de dados que fornece aos usuários acesso a dados precisos. Sua solução de qualidade de dados traça perfis, limpa e padroniza dados em todos os sistemas. Impulsionado por algoritmos de aprendizado de máquina, oferece recomendações para corrigir e retificar problemas de qualidade de dados. Além disso, o Trust Score integrado fornece uma avaliação da saúde geral dos dados para identificar discrepâncias e irregularidades no conjunto de dados.

Características chaves:

• Integração de dados de autoatendimento: Autoatendimento da Talend plataforma de integração de dados permite que os usuários criem e implantem integração de dados trabalhos sem escrever uma única linha de código.
• Transformação de dados: Talend oferece uma ampla gama de transformação de dados recursos, incluindo filtragem, classificação, agregação e junção de dados.
• Preparação de dados: O Talend permite que os usuários preparem os dados, apliquem verificações de qualidade, como exclusividade e validação de formato, e monitorem a integridade dos dados por meio do Talend Trust Score.
• Segurança de Dados e Conformidade: Talend permite que os usuários protejam informações confidenciais, fornecendo acesso baseado em funções e garantindo conformidade com regulamentos como GDPR e HIPAA.

4. Datameer

Datameer é um preparação de dados e solução de transformação que converte dados brutos em um formato utilizável para análise. A plataforma foi projetada para Snowflake, uma solução baseada em nuvem, gerenciando todos os aspectos do ciclo de vida dos dados, desde a exploração até a preparação e o compartilhamento de conjuntos de dados confiáveis. Ao oferecer uma interface estilo planilha, a plataforma permite aos usuários navegar e interagir com dados complexos de forma intuitiva.

Características chaves:

• Preparação de dados: A interface de preparação de dados de autoatendimento do Datameer é semelhante a uma planilha, facilitando a exploração, transformação e visualização dos dados pelos usuários.
• Integração nativa com Snowflake: O Datameer permite que engenheiros e analistas de dados transformem dados diretamente no Snowflake por meio de um código SQL simples ou de uma interface sem código.
• Codificação de Dados: o recurso de codificação do Datameer converte automaticamente dados categóricos em um formato binário para uso em modelos de aprendizado de máquina.
• Catálogo de dados: O recurso de catálogo do Datameer fornece uma visão centralizada de todos os ativos de dados de uma organização, com recursos de pesquisa inteligentes.

5. Alterix

Alteryx é uma plataforma de preparação e análise de dados que permite acesso a insights oportunos. Ele funciona como um designer de fluxo de trabalho, oferecendo conectividade a diversas fontes, como arquivos simples, conexões de banco de dados, APIs, etc., – tanto no local quanto na nuvem, permitindo aos usuários transformar e acessar dados em uma única plataforma. A plataforma aproveita a IA para fornecer recomendações sobre melhorias na qualidade dos dados. Isso auxilia na validação, transformação e filtragem dos dados de acordo com os requisitos.

Características chaves:

• Criação de perfil de dados: Alteryx Designer oferece perfil de dados recursos que permitem aos usuários compreender as características dos dados e identificar possíveis problemas.
• Qualidade dos dados: O Alteryx permite que os usuários descubram e validem problemas de qualidade de dados com seus sistemas de recomendação baseados em IA.
• Gestão de dados: A plataforma permite que os usuários rastreiem e gerenciem a linhagem de dados, auditem logs e garantam o controle de acesso baseado em função.
• Monitoramento de Desempenho: O Alteryx Designer oferece recursos de monitoramento de desempenho que podem ser usados ​​para monitorar o desempenho da preparação de dados e fluxos de trabalho analíticos.

6. Escada de dados

Data Ladder é uma solução de qualidade de dados com recursos integrados de criação de perfil, limpeza e desduplicação de dados. O software verifica os dados antes de armazená-los em um banco de dados, oferecendo validação da qualidade dos dados em tempo real. A plataforma possui uma interface visual intuitiva, permitindo fácil integração com aplicativos customizados ou de terceiros.

Características chaves:

• Interface amigável: O Data Ladder oferece uma interface visual e interativa, permitindo que usuários técnicos de negócios processem dados em um ambiente sem código.
• Preparação de dados: A plataforma permite que os usuários descubram, limpem, validem e combinem de acordo com os requisitos específicos de qualidade de dados do negócio.
• Importação de dados: O Data Ladder permite aos usuários integrar dados de múltiplas fontes diferentes, incluindo formatos de arquivo, bancos de dados relacionais, armazenamento em nuvem e APIs.
• Correspondência de dados: A plataforma permite que os usuários empreguem algoritmos de correspondência proprietários e de nível industrial, permitindo-lhes definir critérios personalizados e níveis de confiança de correspondência para correspondência exata, difusa, numérica ou fonética.

7. Ataccama Um

Ataccama One é uma solução de gerenciamento de dados que oferece qualidade de dados e recursos de validação para melhorar a precisão e confiabilidade dos dados. Garante continuidade gerenciamento de qualidade de dados aproveitando a IA para detectar automaticamente anomalias e irregularidades e fazer alterações conforme necessário. Além disso, os usuários podem definir regras personalizadas para validar seus dados usando condições semelhantes a frases ou expressões ricas que a solução fornece em uma interface interativa.

Características chaves:

• Qualidade dos dados: O Ataccama One ajuda os usuários a melhorar a precisão, integridade e consistência de seus dados, oferecendo recursos de criação de perfil, limpeza, enriquecimento e validação de dados.
• Catálogo de dados: O Ataccama One permite que os usuários descubram, entendam e gerenciem seus ativos de dados, incluindo recursos para pesquisa de dados, linhagem e documentação.
• Linhagem de Dados: O Ataccama One permite que os usuários rastreiem o fluxo de dados através de seus sistemas para identificar problemas de qualidade dos dados e melhorar a precisão de seus dados.
• Integração de IA: O Ataccama One usa IA e aprendizado de máquina para automatizar tarefas de gerenciamento de dados e melhorar a precisão das verificações de qualidade dos dados.

Recursos a serem observados nas ferramentas de validação de dados

1. Regras personalizadas

A capacidade de criar regras, expressões e condições específicas com base nos requisitos do negócio é crucial. Uma ferramenta de validação de dados deve ser capaz de adaptar, personalizar e modificar os critérios com base na evolução das necessidades para garantir a adaptabilidade.

2. Criação de perfil de dados

O perfil de dados permite que uma organização analise as fontes atuais de seus dados e compreenda a estrutura, a qualidade e os relacionamentos entre os atributos. Esta visão geral dos dados destaca problemas no conjunto de dados, como imprecisões, inconsistências e irregularidades. Portanto, é essencial que uma ferramenta de validação de dados forneça uma avaliação da qualidade dos dados em tempo real.

3. Transformação de Dados

Os dados geralmente estão na forma bruta e precisam ser transformados em um formato utilizável. Uma ferramenta de validação de dados deve ter recursos que incluam a limpeza do conjunto de dados para contabilizar valores ausentes, a conversão de dados inconsistentes em um formato padrão, a junção/mesclagem de diferentes conjuntos de dados para fornecer uma visão completa e, finalmente, o enriquecimento dos dados adicionando novas variáveis ​​de dados externos. fontes.

4. Monitoramento de dados

Outro recurso vital de uma ferramenta de validação de dados é a capacidade de monitorar e rastrear dados ao longo do tempo e alertar em caso de erros, discrepâncias ou anomalias. Ao informar os usuários sobre quaisquer alterações nos eventos de dados, os alertas podem ajudar a responder, retificar e resolver erros prontamente para preservar a qualidade geral dos dados.

5. Teste de dados

O teste ou validação de dados refere-se à verificação se os dados atendem às condições e restrições predefinidas definidas para que os dados estejam alinhados com os objetivos de negócios. Ao aplicar diversas verificações de qualidade de dados, os dados são filtrados e refinados para consumo. Esse recurso garante que os dados estejam íntegros, confiáveis, compatíveis e prontos para serem usados ​​para análise.

Recursos indispensáveis

Ao selecionar uma ferramenta de validação de dados, é essencial observar estes recursos principais:

1. Verificações de saúde em tempo real: A capacidade de rastrear e monitorar os dados em tempo real permite que os usuários identifiquem e resolvam problemas de qualidade dos dados à medida que surgem. Isto oferece uma visão completa da saúde dos dados, destacando oportunidades para limpeza, transformação, padronização e validação dos dados.
2. Grade de Dados Interativa: A capacidade de visualizar, analisar e interagir com os dados oferece flexibilidade para modificá-los conforme necessário. Os usuários devem ser capazes de fazer as alterações necessárias na grade para garantir a precisão e a consistência dos dados.
3. Automação: Uma ferramenta de validação de dados deve ter um agendador integrado para que sempre que um arquivo for descartado na caixa de correio, o processo execute automaticamente os dados de acordo com as regras predefinidas, garantindo a precisão e automatizando o processo.

Critérios para selecionar a ferramenta correta de validação de dados

Existem vários fatores que influenciam a decisão quanto ao processo de seleção de ferramentas de qualidade de dados. É importante garantir que os recursos e capacidades de uma ferramenta de validação de dados estejam alinhados com os requisitos da organização.

Destacam-se os seguintes fatores:

• Requisitos de dados: Uma ferramenta de validação de dados deve ser capaz de lidar com diversas estruturas, formatos e fontes de dados. Uma organização pode estar lidando com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Portanto, a ferramenta de validação de dados deve ser flexível o suficiente para acomodar as demandas exclusivas dos vários tipos de dados, mantendo a qualidade.
• Escalabilidade: À medida que o volume de dados continua a crescer, uma organização deve escolher uma solução que possa lidar com grandes quantidades de dados de forma eficiente. A ferramenta deve, portanto, apresentar escalabilidade e aplicar verificações de qualidade de dados em grandes conjuntos de dados sem comprometer a velocidade e a precisão do processamento de dados.
• Interface amigável: A configuração de regras e verificações personalizadas de validação de dados é complexa para usuários sem experiência técnica, enfatizando a necessidade de uma ferramenta simples e fácil de usar. Ao oferecer uma abordagem intuitiva para validar os dados, como interface de arrastar e soltar e navegação apontar e clicar, a ferramenta resulta em curvas de aprendizado curtas e poucos erros, agilizando o processo de validação.
• Facilidade de integração: Finalmente, as ferramentas de validação de dados devem integrar-se facilmente aos sistemas e fluxos de trabalho existentes. A compatibilidade e a conectividade com vários tipos e fontes de dados dentro de uma organização, como bancos de dados, sistemas em nuvem e APIs, são cruciais para integrar os dados sem esforço.

Benefícios do uso de ferramentas de validação de dados

Sem mecanismos adequados de validação de dados, as empresas podem enfrentar problemas como análises distorcidas, insights falhos e tomadas de decisão atrasadas ou imprecisas. Uma ferramenta de validação de dados aprimora os esforços de gerenciamento de dados de uma organização por vários motivos:

1. Precisão de dados aprimorada

As soluções de validação de dados evitam a propagação de dados errados pelos sistemas de uma organização, detectando erros no início do processo de entrada ou importação de dados. Isso permite decisões bem informadas e análises precisas.

2. Eficiência de recursos

A validação manual de dados leva tempo e está sujeita a erros humanos. O software de validação de dados automatiza o processo, descobrindo rapidamente anomalias e irregularidades sem exigir extensa interação humana. Essa automação economiza tempo, permitindo que as equipes se concentrem em responsabilidades mais estratégicas.

3. Adesão Regulamentar

Manter dados corretos não é apenas desejável, mas necessário para empresas regidas por normas e padrões rígidos. As soluções de validação de dados ajudam as organizações a cumprir as obrigações de conformidade, garantindo a exatidão e integridade dos seus dados. A conformidade, por sua vez, ajuda a evitar penalidades e inspira confiança nas partes interessadas que dependem de dados precisos para auditorias e relatórios.

Palavras finais

A validação é essencial para garantir a integridade e a confiabilidade dos dados durante todo o seu ciclo de vida. À medida que surgem novas fontes de dados, é crucial aplicar regras e condições de validação de dados específicas do negócio para garantir que estejam no formato desejado.

A análise cuidadosa dos fatores discutidos acima ajudará você a escolher a validação de dados correta que atenda aos seus requisitos de dados. Investir em ferramentas de validação de dados, como Astera, pode ajudar sua empresa a evitar erros dispendiosos, garantir eficiência operacional e obter vantagem competitiva.

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