Лучшие инструменты профилирования данных на 2024 год + руководство по выбору подходящего

В мире, который стал более взаимосвязанным, чем когда-либо, объемы данных внутри предприятия и отдельных систем продолжают расти. профилирование данных важно как никогда. Хотя управлять таким огромным объемом данных сложно, есть еще одна серьезная проблема: управление качеством данных.

Источник: Лестница данных

Вы знаете Качество данных выпуски обходятся компаниям в США дороже, чем $ 3 трлн ежегодно? Это приводит к финансовым потерям, пересмотру политики и испорченной репутации многих предприятий.

Но почему возникают проблемы с качеством данных?

Потому что большие данные часто полны ошибок, несогласованы или содержат дубликаты. Это может привести к перебоям и осложнениям в бизнес-процессах, что приведет к упущенным возможностям и снижению рентабельности инвестиций.

Вот тут-то и пригодятся инструменты профилирования данных. Он анализирует и предоставляет полную разбивку исходных данных, чтобы помочь пользователям понять и извлечь полезную информацию для улучшения бизнес-аналитики и обеспечения согласованности данных. Профилирование данных в ETL жизненно важно для обеспечения качества данных и целостность данных.

В этой статье мы объясним, что такое профилирование данных, почему инструменты профилирования данных необходимы для бизнеса и как инструменты профилирования данных помогают упростить эту задачу.

опыт профилирования данных с помощью перетаскивания в нашем программном обеспечении ETL без кода

Посмотрите, как это делается

Что такое профилирование данных?

Профилирование данных — это процесс, который помогает оценить целостность данных, предоставляя полную разбивку их статистических характеристик, таких как количество ошибок, количество предупреждений, процент дубликатов, а также минимальное и максимальное значение, что позволяет проводить детальную проверку данных. Это обеспечивает детальную оценку качества данных.

Профилирование данных дает ценную информацию об информации, которую организация может использовать в своих целях для принятия решений и анализа.

Программное обеспечение для профилирования данных использует аналитические алгоритмы, помогающие тщательно изучить данные и определить их достоверность. Эти инструменты играют жизненно важную роль, помогая предприятиям оптимизировать свою стратегию обработки данных с учетом ее принципов и целей. Теперь, когда мы знаем, что такое профилирование данных, давайте обсудим различные процессы, требующие профилирования данных.

Чем может помочь инструмент профилирования данных?

Инструменты профилирования данных обеспечивают достоверность процессов обработки данных, поскольку помогают вам ответить на следующие вопросы, касающиеся ваших данных:

• Содержат ли данные нулевые или пустые значения?
• Есть ли аномалии в данных? Есть ли у них четкий рисунок?
• Содержит ли он повторяющиеся значения? Каково соотношение уникальных значений?
• Каков диапазон важности исходных данных? Находятся ли минимальные и максимальные значения в ожидаемом диапазоне?

Получение ответа на эти вопросы поможет вам поддерживать качество корпоративных данных и устранять ошибки, которые могут негативно повлиять на бизнес-процессы.

Варианты использования инструментов профилирования данных

Обычно профилирование данных используется в следующих процессах:

Перенос данных

Перенос данных предполагает перемещение большого объема информации между разнородными системами, такими как файлы, базы данных и т. д. Однако перед началом передачи через инструмент переноса данных, важно профилировать данные, чтобы выявить несоответствия и устранить их, чтобы обеспечить согласованность между старой и новой системами.

Инструменты профилирования данных на начальном этапе миграции позволяют снизить риск ошибок, дублирования и неверной информации.

Data Integration

Интеграция данных создает целостное представление корпоративных данных путем объединения их из разрозненных источников. Профилирование данных на начальном этапе интеграции гарантирует отсутствие ошибок при интеграции исходных данных и загрузке в файл. информационное хранилище, концентратор данных или витрина данных.

Очистка данных

Очистка данных, основной этап процесса подготовки данных, помогает исправлять ошибки и дедупликацию для проверки достоверности и актуальности данных. Однако очистка данных полезна только для тех наборов данных, которые, как вы заведомо, повреждены. Часто данные низкого качества остаются в системе незамеченными и необработанными до тех пор, пока они не будут выявлены с помощью профилирования данных.

Таким образом, инструменты качества данных и профилирования методично исследуют огромные объемы данных для выявления неверных полей, нулевых значений и других статистических нарушений, которые могут повлиять на обработку данных.

Бесплатная 14-дневная пробная версия — упростите и автоматизируйте профилирование данных с помощью Centerprise

Управляйте своими данными прямо сейчас!

Как выбрать правильный инструмент профилирования данных 

Этот раздел поможет вам выбрать подходящее программное обеспечение для профилирования данных для вашего бизнеса.

Источники данных и совместимость: Прежде всего, выбранное вами решение должно обеспечивать возможность подключения к необходимым источникам данных. Многие решения для профилирования предлагают готовые соединители с возможностью создания собственных. Посмотрите, откуда данные поступают в вашу компанию, и сделайте соответствующий выбор.

Возможности профилирования данных: Чем больше, тем лучше. Некоторые общие функции, которые должны присутствовать в выбранном вами инструменте, — это сводная статистика, обнаружение данных, оценка качества данных и анализ распределения данных. Ведущие на рынке инструменты выходят за рамки и предлагают надежные дополнительные функции, в том числе валидация данных правила и визуализация данных.

Простота в использовании: Инструменты без кода становятся все более популярными. Они позволяют бизнес-пользователям выполнять сложные управление данными задачи, от профилирования до моделирования хранилища данных. Компании также могут выбрать альтернативы с открытым исходным кодом. Однако они требуют программирования и требуют сложного обучения.

Поддержка ETL: После того как данные собраны и профилированы, их необходимо очистить, подготовить и структурированно загрузить в центральное место. Надежные инструменты, такие как Centerpriseпозволяют командам ETL использовать свои данные и создавать сквозные конвейеры данных, предлагая полный решение для управления данными.

Потребности в обработке данных и масштабируемость: Как много данных нужно обработать? Объем принимаемых данных зависит от размера бизнеса и влияет на выбор групп инструментов. Объем данных, генерируемых и собираемых компаниями, может увеличиться в будущем, что потребует масштабируемого программного обеспечения.

Автоматизация и планирование: Эти две функции помогают еще больше оптимизировать рабочие процессы и повысить эффективность. Автоматизация задач по профилированию помогает командам больше сосредоточиться на анализе данных и исправлении ошибок в режиме реального времени, чем на подготовке данных.

Поддержка и отзывы:  Командам следует искать поставщика, который проводит тщательное обучение на основе индивидуальных сценариев использования. Кроме того, им следует искать компании, которые имеют высокие рейтинги поддержки и признание в отрасли. Для получения обзоров проверяйте авторитетные сайты, такие как ТрастРадиус и G2.

Лучшие инструменты профилирования данных на 2023 год

Astera Centerprise

Astera Centerprise это уровень предприятия инструмент интеграции данных с надежными встроенными функциями качества данных и профилирования. Самая лучшая часть о Centerprise заключается в том, что он полностью не содержит кода и имеет простой интерфейс с возможностью перетаскивания, что делает его доступным и для нетехнических пользователей.  

Некоторые из ключевых особенностей Astera Centerprise, что делает его идеальным инструментом профилирования данных, включая: 

• Качество данных режим: Помимо обычных функций ведения журнала, Centerprise предлагает уникальный режим качества данных, предназначенный для расширенного профилирования и отладки. Когда вы открываете или создаете поток данных в этом режиме, вы заметите, что большинство объектов в потоке данных отображают узел «Сообщения» с выходными портами. Эта функция предоставляет ценную информацию и информацию, связанную с качеством данных, способствуя более эффективной и действенной обработке данных. 
• Профиль данных: Функция профиля данных предлагает подробную статистику для каждого выбранного поля данных при выполнении потока данных. Эта статистика включает как базовую, так и подробную информацию, такую ​​как тип данных, минимальные и максимальные значения, количество данных, количество ошибок и т. д.  
• Правила качества данных: Пользователи могут определять собственные правила фильтрации данных. Объект правил качества данных поддерживает обширные арифметические и логические условия.
• Готовые трансформации: После профилирования пользователи могут настраивать свои данные на уровне записи и на заданном уровне с диапазоном преобразования данных, например фильтрация, объединение, слияние, нормализация и т. д. 
• Преобразование очистки данных: В инструменте имеется преобразование очистки данных, которое позволяет пользователям очищать данные путем их стандартизации (например, приведения номеров телефонов к одному и тому же формату, +001) и удаления пробелов, знаков препинания и т. д. Преобразование также поддерживает возможность изменения данных. Так, например, номера телефонов не начинаются с 00 или +1, они будут добавляться к данным для обеспечения единообразия и последовательности.   
• Управление происхождением данных: Эта функция позволяет пользователям видеть путь передачи данных. Откуда взялись данные и какие трансформации они претерпели.  
• автоматизация: Centerprise дает командам возможность автоматизировать весь путь данных от поступления до профилирования и загрузки в облако, позволяя им больше сосредоточиться на создании эффективных стратегий, а не на повторяющихся задачах. 

Очиститель данных

DataCleaner — это инструмент профилирования данных с открытым исходным кодом, который поддерживает обработку, проверку и очистку данных. Он также обеспечивает визуализацию через информационные панели для улучшения отчетности и анализа. Инструмент предлагает: 

• Бесплатное профилирование данных.
• Обогащение данных. 
• Столбчатая и графическая визуализация. 
• Сопоставление справочных данных. 
• Проверка качества данных. 
• Анализ разрыва дат. 

 Существует две версии этого инструмента. Версия для сообщества бесплатна для всех, а цена расширенной версии доступна по запросу и варьируется в зависимости от рассматриваемого варианта использования. 

Открытая студия Таленд

Talend Open Studio — еще одно качество данных с открытым исходным кодом. решение для интеграции данных. Он обеспечивает подключение к множеству RDBM и CRM и имеет очень активное сообщество, способствующее развитию этого инструмента. Некоторые из его ключевых особенностей включают в себя: 

• Очистка и проверка данных.  
• Интеграция данных из нескольких источников. 
• Пакетная обработка. 
• Интуитивно понятный пользовательский интерфейс и возможности визуализации данных. 

Несмотря на то, что пакет бесплатный, пользователи могут перейти на платный пакет, чтобы разблокировать дополнительные функции управления данными. 

Качество данных информатики

Качество данных Informatica — еще один вариант обеспечения качества и наблюдаемости данных. Он доступен как плагин для Informatica Powercenter. Он использует предварительно созданные правила качества для оптимизации очистки данных. Этот инструмент также повышает наглядность надежная данные через пользовательские информационные панели и визуализации. Основные функции включают в себя: 

• Готовые правила и ускорители. 
• Инструмент разработчика качества данных для совместной работы в масштабе предприятия. 
• Инструмент Data Quality Analyst для профилирования данных на основе браузера.  
• Пользовательские интерфейсы на основе конкретных ролей пользователей. 
• Облачное и локальное развертывание. 

 Существует возможность бесплатной пробной версии и платная опция, цены доступны по запросу.  

Факторы, которые следует учитывать при выборе инструментов профилирования данных

• Типы данных и форматы: Первым и главным фактором при выборе инструмента профилирования данных является его способность обрабатывать различные типы и форматы данных. Данные в современных организациях могут принимать различные формы, такие как структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. Выбранный инструмент должен поддерживать распространенные форматы данных, такие как CSV, JSON, XML и файлы базы данных. Кроме того, он должен эффективно обрабатывать различные типы данных, включая числовые, текстовые и датовые данные.
• Масштабируемость и производительность:  Объем данных, генерируемых и обрабатываемых организациями, быстро растет. Следовательно, выбранный вами инструмент профилирования данных должен быть масштабируемым для работы с большими наборами данных без ущерба для производительности. Он должен эффективно решать задачи профилирования данных, даже при работе с огромными объемами информации. Эффективный инструмент должен иметь возможности оптимизации для быстрого выполнения задач профилирования с минимальным потреблением ресурсов.
• Интеграция с существующими системами: Чтобы избежать нарушения существующего рабочего процесса и обеспечить бесперебойный процесс профилирования данных, важно выбрать инструмент, который легко интегрируется с существующей инфраструктурой данных вашей организации. Инструмент профилирования данных должен иметь возможность подключаться к различным источникам данных, таким как базы данных, данные озери облачное хранилище, позволяющее профилировать данные, где бы они ни находились.
• Пользовательский интерфейс и простота использования: Удобство для пользователя играет жизненно важную роль в максимальном раскрытии потенциала инструмента и облегчении его внедрения в командах. Инструмент должен иметь интуитивно понятный и хорошо продуманный пользовательский интерфейс, который позволяет пользователям всех уровней квалификации эффективно перемещаться и использовать его функции. Простой в использовании инструмент профилирования данных способствует сотрудничеству и позволяет аналитикам данных и бизнес-пользователям принимать решения на основе данных.
• Настройка и расширяемость Каждая организация имеет уникальные требования к профилированию данных. Следовательно, инструмент должен предлагать уровень настройки для адаптации к конкретным потребностям бизнеса. Ищите инструмент, который позволит пользователям создавать собственные правила, показатели и алгоритмы профилирования, что позволит им адаптировать процесс профилирования в соответствии с их целями по обеспечению качества данных. Кроме того, решающее значение имеет расширяемость инструмента, поскольку он должен интегрироваться со сторонними плагинами или расширениями для расширения функциональных возможностей.
• Стоимость и лицензия: Стоимость является решающим фактором в любом процессе выбора инструмента. Оцените модели ценообразования различных инструментов профилирования данных и подумайте, насколько они соответствуют бюджету вашей организации. Кроме того, обратите внимание на условия лицензирования, так как некоторые инструменты могут накладывать ограничения на количество пользователей или источников данных. Убедитесь, что выбранный инструмент обеспечивает оптимальное соотношение цены и качества и соответствует вашим потребностям в профилировании данных.

Начните свой проект интеграции данных и консолидируйте разрозненные источники данных.

Начать интеграцию данных

Автоматизируйте профилирование данных с помощью Astera Centerprise

Понимание различных аспектов конвейера данных вашего предприятия может помочь вам эффективно управлять бизнес-операциями, разработать эффективный бизнес-план и решить долгосрочные цели. И инструменты профилирования данных могут помочь вам достичь этих целей.

Astera Centerprise это корпоративный уровень программное обеспечение для интеграции данных который поддерживает профилирование данных в ETL в среде без кода с интерфейсом перетаскивания, а также качество данных и очищающий. Возможности профилирования данных в Astera Centerprise обеспечить пользователям доступ к точным данным при минимальной ИТ-поддержке.