Профилирование данных: типы, методы и лучшие практики

Чистые и точные данные являются основой процессов принятия решений в организации. Однако исследования показывают, что только 3% данных в организации соответствует основным Качество данных стандарты, что делает необходимым эффективную подготовку данных перед анализом. Именно здесь в игру вступает профилирование данных.

Он предоставляет организациям полный обзор ошибок и несоответствий в их данных. Эта информация позволяет им оперативно устранять проблемы, принимать обоснованные решения и повышать операционную эффективность.

Давайте углубимся в особенности профилирования данных и то, как оно помогает в подготовке данных.

Что такое профилирование данных?

Проще говоря, профилирование данных гарантирует, что данные находятся в хорошем состоянии и пригодны для использования по назначению.

Профилирование данных — это, по сути, первый шаг в процессе управления и использования данных. Это метод, используемый для диагностики состояния данных путем тщательного изучения их структуры, содержания и взаимосвязей. Это гарантирует, что данные точны, согласованы и уникальны, прежде чем они будут использованы для ETL и аналитика данных.

Профилирование данных также может выявить ряд проблем с качеством данных, таких как отсутствие данных, дублирование и неточности. Он также может выделять закономерности, правила и тенденции в данных. Эта информация имеет решающее значение, поскольку она помогает организациям улучшить качество данных, оптимизировать преобразование данныхи принимать обоснованные решения.

Типы профилирования данных

Профилирование данных можно разделить на три основных типа:

1. Открытие структуры: Этот процесс направлен на определение организации и метаданных данных, таких как таблицы, столбцы и типы данных. Это подтверждает, что данные согласованы и правильно отформатированы. Например, в базе данных здравоохранения обнаружение структуры обнаруживает наличие таких таблиц, как «Пациенты» и «Встречи», с такими столбцами, как «PatientID», «AppointmentDate», и типами данных, такими как «целое число» и «дата».
2. Обнаружение контента: Это предполагает глубокое погружение в фактическое содержание данных. Он проверяет отдельные записи данных на предмет выявления ошибок. Например, в базе данных клиентов обнаружение контента показывает, что столбец «Номер телефона» содержит множество пропущенных значений, что указывает на неполную контактную информацию для определенных клиентов.
3. Открытие отношений: Этот процесс определяет связи и зависимости между различными элементами данных. Например, в базе данных розничной торговли обнаружение связей будет анализировать связи между различными полями и таблицами, например связь между таблицей «Клиенты» и таблицей «Заказы», ​​чтобы понять, как различные элементы данных взаимосвязаны и как они влияют друг на друга. .

Методы профилирования данных

Профилирование данных включает в себя множество методов, которые помогают анализировать, оценивать и понимать данные. Некоторые из них:

1. Профилирование столбца: Этот метод анализирует каждый столбец в базе данных. Он проверяет тип данных в столбце, длину данных и наличие пустых значений. Важнейшей частью этого процесса является частотный анализ, который подсчитывает, как часто появляется каждое значение, помогая выявить закономерности и необычные значения.
2. Межколоночное профилирование: Здесь основное внимание уделяется связям между различными столбцами в одной таблице. Он включает в себя анализ ключей и зависимостей. Анализ ключей находит столбцы, в которых каждая строка имеет уникальное значение, а анализ зависимостей проверяет, как значения в одном столбце зависят от значений в другом столбце. Это может помочь найти связи, совпадения и несоответствия между столбцами.
3. Межтабличное профилирование: Этот метод рассматривает отношения между различными таблицами в базе данных. Он включает в себя анализ внешнего ключа, который находит столбцы в одной таблице, которые совпадают со столбцами уникального ключа в другой таблице. Это помогает показать, как данные в одной таблице связаны с данными в другой таблице, и может предоставить важную информацию о структуре и точности базы данных.
4. Проверка достоверности данных: Этот подход предполагает проверку точности и качества данных на соответствие конкретным критериям или стандартам. Он включает в себя проверки формата, проверки диапазона и проверки согласованности, чтобы гарантировать чистоту, правильность и логическую согласованность данных.

Понимание разницы: профилирование данных и интеллектуальный анализ данных

Профилирование данных и добыча данных Это два разных процесса с разными целями и методологиями.

Профилирование данных — это начальный шаг в подготовке данных, направленный на понимание основных характеристик, качества и структуры данных. Это помогает выявить проблемы с данными, такие как пропущенные значения или аномалии. Это помогает гарантировать чистоту и надежность данных для дальнейшего использования.

Напротив, интеллектуальный анализ данных предполагает изучение данных для обнаружения скрытых закономерностей, тенденций и ценной информации с использованием передовых методов, таких как машинное обучение. Это процесс извлечения значимой информации из данных. Интеллектуальный анализ данных — ценный инструмент для прогнозного моделирования, обнаружения аномалий и бизнес-аналитики.

Преимущества профилирования данных

Профилирование данных предлагает множество конкретных преимуществ, которые могут значительно повысить эффективность организации. управление данными стратегия. Вот некоторые из явных преимуществ профилирования данных:

• Информированное принятие решений: Профилирование данных обеспечивает четкое понимание имеющихся данных, их качества и структуры. Эти знания помогают принимать обоснованные решения на основе данных, тем самым улучшая стратегическое планирование и операционную эффективность.
• Повышение операционной эффективности: Это помогает выявить и устранить избыточные или нерелевантные данные. Это приводит к повышению эффективности обработки и анализа данных, что приводит к более быстрому получению информации, повышению производительности и увеличению прибыли.
• Снижение рисков: Профилирование данных может помочь предприятиям выявить потенциальные риски и проблемы в их данных, такие как нарушения нормативных требований или угрозы безопасности. Заблаговременно решая эти проблемы, предприятия могут снизить риски и избежать дорогостоящих штрафов или ущерба своей репутации.
• Экономия на издержках: Повышая качество и эффективность данных, профилирование данных может привести к значительной экономии средств. Предприятия могут избежать затрат, связанных с данными низкого качества, таких как неточные решения, напрасная трата ресурсов и упущенные возможности.
• Гарантия соответствия: Профилирование данных может помочь предприятиям обеспечить соблюдение отраслевых правил и стандартов. Решая вопросы соответствия, предприятия могут избежать юридических осложнений и сохранить свой авторитет на рынке.

Применение профилирования данных

Профилирование данных находит применение в различных областях и областях, в том числе:

• Data Integration и Хранилище данных: Профилирование данных облегчает интеграцию нескольких наборов данных в централизованное хранилище данных, обеспечивая точность, согласованность и совместимость данных между источниками.
• Перенос данных и развитие системы: Прежде чем переносить данные из одной системы в другую или разрабатывать новые программные системы, профилирование данных помогает выявить потенциальные проблемы с данными и обеспечивает бесперебойную передачу данных и совместимость систем.
• Управление данными и соответствие требованиям: Профилирование данных играет жизненно важную роль в обеспечении соблюдения нормативных требований, отраслевых стандартов и систем управления данными, сводя к минимуму юридические и финансовые риски, связанные с неправильным управлением данными.
• Аналитика данных и бизнес-аналитика: Понимая качество, структуру и взаимоотношения внутри данных, профилирование данных позволяет организациям генерировать более точную информацию, принимать решения на основе данных и улучшать общую бизнес-аналитику.

6 лучших практик

При выполнении профилирования данных организациям следует следовать некоторым передовым практикам, чтобы обеспечить точные результаты и эффективный анализ:

• Определить четкие цели: Четко определите цели, задачи и ожидания, чтобы обеспечить их соответствие потребностям и требованиям бизнеса.
• Выберите соответствующие источники данных: Выбирайте соответствующие источники данных, исходя из их важности, актуальности и потенциального влияния на процессы принятия решений.
• Установите показатели качества данных: Определите соответствующие метрики и правила проверки для оценки качества и точности данных на основе бизнес-требований и отраслевых стандартов.
• Сотрудничать с заинтересованными сторонами в области данных: Привлекайте владельцев данных, профильных экспертов и заинтересованные стороны к процессу профилирования данных, чтобы получить ценную информацию и обеспечить межфункциональное согласование.
• Результаты профилирования данных документа: Документируйте и сообщайте результаты, рекомендации и действия, предпринятые во время профилирования данных, чтобы облегчить понимание, подотчетность и соблюдение требований.
• Регулярно контролируйте качество данных: Внедряйте регулярные процессы мониторинга качества данных, чтобы обеспечить согласованность, точность и соответствие данных с течением времени.

Заключение

Поскольку организации продолжают использовать возможности данных для получения конкурентных преимуществ, профилирование данных остается критически важным для обеспечения качества данных. Систематически исследуя и оценивая данные, организации могут обеспечить точность, надежность и соответствие данных, что приводит к более обоснованному принятию решений и улучшению бизнес-результатов.

Чтобы гарантировать, что для анализа используются высококачественные данные, крайне важно инвестировать в передовые технологии. инструменты профилирования данных.

Astera выделяется как комплексное решение, предлагающее расширенные возможности профилирования, очистки и проверки данных. Он обеспечивает проверки работоспособности в режиме реального времени, которые постоянно контролируют качество ваших данных во время работы, предоставляя немедленную информацию об их общем состоянии.

AsteraВозможности системы распространяются как на глобальный анализ данных, так и на полевой анализ данных, что позволяет на ранней стадии выявлять нарушения, пропущенные значения или аномалии. Такой упреждающий подход к качеству данных позволяет своевременно принимать меры для устранения любых проблем.

AsteraВизуальный интерфейс перетаскивания позволяет бизнес-пользователям изучать и оценивать данные, облегчая необходимые корректировки по мере необходимости. Поэтому, Astera упрощает процесс профилирования данных и повышает точность, надежность и общее качество данных, что позволяет повысить операционную эффективность и улучшить результаты бизнеса.

Хотите узнать больше о профилировании данных и о том, как Astera упрощает весь процесс подготовки данных? Загрузите свой бесплатный технический документ сейчас!