Инструменты качества данных: 8 лучших инструментов на 2024 год и последующий период

Хотя объем данных сегодня растет беспрецедентными темпами, больший объем данных не всегда приводит к лучшему пониманию. Важно то, насколько точны, полны и надежны эти данные. Качество данных не является тривиальным; это основа, на которой организации принимают обоснованные решения, формулируют эффективные стратегии и получают конкурентное преимущество. Как ни странно, oтолько 3% компаний в настоящее время соответствуют базовым стандартам качества данных, подчеркивая настоятельную необходимость для предприятий уделять первоочередное внимание инвестициям в инструменты качества данных.

Инструменты обеспечения качества данных упрощают решение проблем, связанных с современными данными: объем и скорость. Используя эти инструменты, вы можете легко оптимизировать управление качеством данных и убедитесь, что вы постоянно получаете достоверную информацию.

В этом блоге мы рассмотрим 8 лучших инструментов качества данных на рынке и то, как вам следует выбрать тот, который подходит для вашего бизнеса.

Лучшие инструменты качества данных на 2024 год

1.     Astera

Astera — это унифицированная платформа без кода, которая позволяет организациям легко управлять своими сквозными управление данными процессы, включая извлечение, интеграцию, складирование, электронный обмен данными и управление жизненным циклом API.

Его удобный интерфейс с возможностью перетаскивания позволяет как техническим, так и нетехническим пользователям использовать Astera решения для выполнения сложных задач, связанных с данными, за считанные минуты, повышая эффективность и производительность. Astera предлагает комплексные функции качества данных, обеспечивающие точность, надежность и полноту данных.

Расширьте возможности своих данных, улучшите результаты с помощью AsteraИнструмент качества данных

Запланировать персонализированную демонстрацию

Ключевые особенности:

• Интерфейс перетаскивания: AsteraИнтуитивно понятный интерфейс «укажи и щелкни» позволяет легко настраивать исходную и целевую системы и создавать преобразования на основе правил для беспрепятственного Интеграция данных и тестирование.
• Проверка достоверности данных: Astera гарантирует точность и качество данных благодаря комплексным функциям проверки данных, включая очистку данных, профилирование ошибок и правила качества данных, обеспечивая точность и полноту данных.
• Разнообразие разъемов: Astera беспрепятственно подключается к широкому спектру локальных и облачных источников, включая базы данных, хранилища данных и озера данных. Кроме того, он позволяет создавать соединители на основе API для расширенных возможностей подключения.
• Готовые преобразования: Он предлагает готовые преобразования, такие как объединение, объединение, слияние, правила качества данных и т. д., которые помогают очищать, преобразовывать и интегрировать ваши данные.
• Навигация «укажи и щелкни»: Astera обеспечивает плавную навигацию с помощью действий «укажи и щелкни», позволяя пользователям добавлять, изменять и отслеживать изменения для прозрачного преобразования данных.
• Интерактивная сетка данных: Инструмент предлагает гибкие возможности исправления и завершения данных, позволяющие исправлять неточные данные. Вы можете интуитивно визуализировать и исследовать данные для обеспечения точности и последовательности.
• Многоразовые скрипты: Astera оптимизирует подготовку данных с помощью эффективных сценариев многократного использования в рабочих процессах, обеспечивая автоматизацию, эффективность и согласованность.
• Проверки работоспособности данных в реальном времени: Инструмент позволяет отслеживать и корректировать данные в режиме реального времени на предмет целостности, обеспечивая мгновенную обратную связь о качестве данных.
• Легкая интеграция: Вы можете легко интегрировать очищенные данные в аналитические платформы или опубликовать их в виде API для упрощения совместной работы с внешними системами и получения аналитической информации.
• Автоматизация рабочего процесса: Этот инструмент предлагает оркестрацию рабочих процессов, чтобы вы могли сэкономить время и позволить программному обеспечению планировать автоматические задачи, организовывать процессы, управляемые данными, и многое другое.

2. Таленд

Talend — еще одно решение для обеспечения качества данных, предназначенное для улучшения процессов управления данными. Он использует технологию машинного обучения для профилирования, очистки и маскировки данных в режиме реального времени и предлагает интеллектуальные рекомендации для решения проблем с качеством данных. Его функции дедупликации, проверки и стандартизации с поддержкой машинного обучения позволяют пользователям очищать входящие записи и дополнять их по мере необходимости, обеспечивая доступ к достоверной информации.

Однако Talend Data Quality может быть сложно настроить, особенно для нетехнических пользователей. Решению также не хватает емкости оперативной памяти, что может привести к проблемам с производительностью и скоростью, особенно при работе с большими наборами данных и сложными преобразованиями данных. Кроме того, он имеет более высокую цену, чем некоторые другие. ДКМ решения на рынке.

Ключевые особенности:

• Профилирование данных: Talend Data Quality использует машинное обучение для автоматического профилирования данных в режиме реального времени, быстрого выявления проблем с качеством данных, выявления скрытых закономерностей и выявления аномалий, обеспечивая точную и актуальную информацию.
• Интерфейс самообслуживания: Платформа предлагает удобный интерфейс самообслуживания, который одинаково интуитивно понятен как бизнес-пользователям, так и техническим экспертам, что способствует эффективному сотрудничеству в рамках организации.
• Оценка доверия Talend: Встроенный показатель Talend Trust Score обеспечивает немедленную и точную оценку достоверности данных, помогая пользователям безопасно обмениваться данными и выявлять наборы данных, требующие дополнительной очистки.
• Безопасность данных и соответствие требованиям: Инструмент имеет функции безопасности и соответствия требованиям, защищающие ваши данные и обеспечивающие соблюдение соответствующих правил.

3. IBM Инфосфера

IBM InfoSphere Information Server — это платформа интеграции данных это упрощает понимание, очистку, мониторинг и преобразование данных. IBM InfoSphere Information Server обеспечивает непрерывную очистку и отслеживание данных, позволяя организациям превращать необработанные данные в достоверную информацию.

Судя по отзывам пользователей, IBM InfoSphere Information Server имеет некоторые ограничения, включая сложную первоначальную настройку, требующую технических знаний. Пользователи также отметили сложность платформы как потенциальное препятствие, которое может потребовать дополнительного обучения или квалифицированного персонала. Кроме того, осуществимость платформы зависит от размера и сложности организации: более мелкие или простые организации могут счесть ее чрезмерной для своих нужд.

Ключевые особенности:

• Управление производительностью: Вы можете положиться на IBM InfoSphere Information Server для мониторинга и оптимизации производительности процессов интеграции данных.
• Безопасность данных: Благодаря функциям безопасности данных IBM InfoSphere Information Server гарантирует безопасность и защиту ваших данных.
• Интеграция данных: Платформа позволяет интегрировать данные из различных источников, таких как базы данных, файлы и веб-сервисы.
• Управление процессом: IBM InfoSphere Information Server также предоставляет возможности управления процессами, помогая вам эффективно контролировать процессы интеграции данных.
• Контроль качества данных: Вы можете обеспечить качество своих данных с помощью возможностей контроля качества данных, интегрированных в IBM InfoSphere Information Server, для эффективной оценки, анализа и мониторинга качества ваших данных.

4. Лестница данных

Data Ladder — это инструмент контроля качества и очистки, который использует алгоритмы сопоставления для улучшить качество данных. Он помогает пользователям очищать данные и находить пропущенные совпадения из различных источников, обеспечивая надежность и точность во всей экосистеме корпоративных данных.

Однако для его расширенных функций, таких как пользовательские шаблоны профилирования данных, расширенные параметры сопоставления и настройка правил выживания, доступна ограниченная документация. Кроме того, несколько пользователей сообщили о проблемах с алгоритмом сопоставления данных.

Ключевые особенности:

• Импорт данных: Data Ladder позволяет подключать и интегрировать данные из нескольких разрозненных источников, включая форматы файлов, реляционные базы данных, облачные хранилища и API.
• Профилирование данных: Он автоматизирует проверки качества данных и предоставляет мгновенные отчеты о профилях данных по пустым значениям, типам данных, шаблонам и другим статистическим данным, раскрывая возможности очистки данных.
• Очистка данных: Этот инструмент помогает устранить противоречивые и недопустимые значения, создавать и проверять шаблоны, а также достигать стандартизированного представления для всех источников данных.
• Сопоставление данных: Data Ladder позволяет вам выполнять собственные алгоритмы сопоставления отраслевого уровня на основе определяемых пользователем критериев и уровней достоверности сопоставления для точного, нечеткого, числового или фонетического сопоставления.

5. Атаккама ONE

Ataccama ONE — это модульная интегрированная платформа, предоставляющая ряд функций обеспечения качества данных. Благодаря управлению данными, качеству данных и управлению основными данными, объединенным в структуру на базе искусственного интеллекта, это позволяет предприятиям и группам данных расти, обеспечивая при этом доверие к данным, безопасность и управление.

Судя по отзывам пользователей, Ataccama ONE имеет определенные ограничения. Присущая ему сложность оказалась особенно сложной для новичков. Поэтому пользователям необходимо иметь четкое представление о технических концепциях, таких как кодирование и устранение неполадок, особенно при работе с большими наборами данных. Кроме того, пользователи испытывают трудности при выполнении сложных преобразований данных и управлении конфликтами во время обновлений последующих систем.

Ключевые особенности:

• Управление данными: Ataccama ONE предлагает возможности управления данными, обеспечивающие эффективное и действенное управление данными.
• Качество данных: С помощью Ataccama ONE вы можете использовать искусственный интеллект для обеспечения качества данных путем понимания, проверки и улучшения ваших данных, предотвращения попадания ошибочной информации в ваши системы и постоянного мониторинга точности данных.
• Каталог данных: Этот инструмент позволяет вам обнаруживать, понимать и использовать ваши ресурсы данных.
• Интеграция данных: Вы можете интегрировать данные из различных источников с помощью возможностей интеграции данных Ataccama ONE.

6. Студия данных Experian Aperture

Experian — глобальная компания, предоставляющая информационные услуги, предлагающая данные, аналитику и ценную информацию как предприятиям, так и потребителям. Ее платформа Aperture Data Studio представляет собой динамичный и удобный пакет управления данными, предназначенный для повышения уверенности в управлении проектами по работе с потребительскими данными. Этот инструмент позволяет пользователям всех уровней быстро разрабатывать сложные рабочие процессы, используя алгоритмы машинного обучения для автоматической маркировки данных. Более того, он повышает качество данных за счет использования тщательно подобранных глобальных наборов данных Experian, обеспечивая соответствие стандартам данных.

Согласно отзывам пользователей, Aperture Data Studio имеет определенные ограничения по производительности, особенно при работе с большими наборами данных. Хотя простота использования этого инструмента способствует быстрому внедрению, он также создает потенциальный риск потери контроля над создаваемыми активами и может привести к непреднамеренному дублированию усилий и несогласованности данных.

Ключевые особенности:

• Профилирование данных: Aperture Data Studio предлагает возможности профилирования данных, позволяющие лучше понять ваши данные и выявить потенциальные проблемы с качеством данных.
• Сопоставление данных: Он включает в себя расширенные функции сопоставления данных, использующие как собственные, так и хорошо зарекомендовавшие себя алгоритмы сопоставления, которые помогут вам точно сопоставлять и дедуплицировать данные.
• Интеграция данных: Этот инструмент облегчает интеграцию данных из различных источников, включая кластеры Hadoop, для консолидации изолированных наборов данных в едином представлении клиента.
• Управление рабочим процессом: Aperture Data Studio позволяет создавать сложные рабочие процессы, включающие алгоритмы машинного обучения для автоматизации разметки и обогащения данных.

7. ОткрытьУточнить

OpenRefine (ранее известный как Google Refine) — это инструмент с открытым исходным кодом для управления качеством данных. Используя этот инструмент, вы можете выявлять и устранять проблемы с данными, применять преобразования данных и выполнять исследование данных. Он имеет множество функций для очистки и стандартизации данных для обеспечения точности и согласованности.

Однако инструмент имеет определенные ограничения, которые следует учитывать. Во-первых, функция отмены/повтора не имеет возможности отмены в середине истории и может привести к непреднамеренной потере данных при применении новых операций. Повторное использование и совместное использование рабочих процессов может быть затруднено из-за отсутствия обработки ошибок в последовательностях операций и адаптации рабочих процессов к проектам с разными именами столбцов.

Ключевые особенности:

• огранка: OpenRefine позволяет эффективно перемещаться и анализировать обширные наборы данных. Это позволяет фильтровать и просматривать определенные части ваших данных, что упрощает быстрое обнаружение закономерностей и тенденций.
• Кластеризация: Этот инструмент помогает устранять несоответствия в ваших данных путем объединения схожих значений с использованием интеллектуальных методов, сведения к минимуму дубликатов и обеспечения большей согласованности во всем наборе данных.
• Примирение: OpenRefine позволяет сопоставлять ваш набор данных с внешними базами данных с помощью служб выверки, чтобы повысить точность и полноту ваших данных, связывая их с надежными внешними источниками.
• Бесконечная отмена/повтор: Эта функция позволяет легко переходить к предыдущим состояниям набора данных, пересматривать всю историю операций для экспериментов с преобразованиями данных и быстро отменять изменения при необходимости.

8. Информатика

Informatica — современное корпоративное облако решение для управления данными что обеспечивает точность данных в единой среде. Благодаря возможностям преобразования, профилирования, интеграции, очистки, согласования данных и управления метаданными он позволяет компаниям стимулировать инновации и рост, максимально эффективно используя свои критически важные активы.

Существенным ограничением Informatica являются трудности, с которыми сталкиваются пользователи при отладке рабочих процессов и сопоставлений. Кроме того, многие пользователи выразили разочарование сообщениями об ошибках Informatica, считая их трудными для понимания или загадочными, что приводит к потенциальным задержкам в разрешении проблем и принятии решений.

Ключевые особенности:

• Интеграция данных: Основная сила Informatica заключается в интеграции данных. Он может извлекать данные из различных гетерогенных систем и передавать их другим бизнес-процессам и пользователям внутри вашей организации.
• Качество данных: Благодаря функциям качества данных Informatica вы можете получить представление о состоянии ваших данных, проверить и улучшить их, предотвратить включение неточных данных в системы и постоянно отслеживать качество данных.
• Безопасный обмен данными: Informatica обеспечивает безопасный обмен данными при взаимодействии между предприятиями, предлагая полную прозрачность на протяжении всего процесса.
• Параллельная обработка: Одной из примечательных возможностей Informatica является параллельная обработка, которая позволяет одновременно выполнять несколько процессов, что приводит к более быстрым вычислениям и выполнению.

Критерии выбора правильных инструментов качества данных

Вы должны тщательно оценить возможности и функции инструмента управления качеством данных (DQM) и сопоставить их с указанными критериями, чтобы убедиться, что он соответствует требованиям вашей организации.

В процессе выбора решающими являются следующие критерии:

• Масштабируемость и производительность:

Вы должны убедиться, что выбранный инструмент сможет эффективно обрабатывать текущий объем данных и обеспечивать будущий рост. Ищите надежный инструмент обеспечения качества данных, который сможет эффективно обрабатывать большие наборы данных без ущерба для общей производительности системы. Кроме того, рассмотрите вариант, который предлагает возможности обработки данных в реальном времени для получения ценной информации, зависящей от времени.

• Возможности профилирования и очистки данных:

Вы должны оценить, предоставляет ли инструмент комплексные функции профилирования данных. Это позволит вам получить представление о качестве данных, обнаружить аномалии и понять закономерности распределения данных. Ищите инструмент с расширенными возможностями очистки для исправления ошибок, стандартизации форматов, удаления дубликатов и проверки данных.

• Функции мониторинга данных:

Рассмотрите инструменты, которые выходят за рамки одноразовых решений и обеспечивают функции непрерывного мониторинга данных. Выберите инструмент, который позволит вам отслеживать показатели качества данных, настраивать оповещения об аномалиях и устанавливать происхождение данных, чтобы понять происхождение данных и преобразования с течением времени.

• Бесшовная интеграция с существующими системами:

Обеспечьте совместимость с вашими источниками данных, базами данных, хранилищами данных и платформами бизнес-аналитики, чтобы облегчить процесс внедрения без нарушения установленных рабочих процессов. Ищите инструмент качества данных, который предлагает простые в использовании соединители или API для плавной интеграции с существующей ИТ-инфраструктурой и минимизации усилий по внедрению.

• Удобный интерфейс:

Вам следует выбрать инструмент качества данных с интуитивно понятным и удобным интерфейсом, который позволит вашим командам быстро внедрить и использовать функции этого инструмента. Чрезвычайно важен простой процесс внедрения, и вам следует стремиться к инструментам, которые не требуют обширной технической подготовки и ускоряют процесс внедрения.

• Гибкость и возможности настройки:

Гибкость и настройка имеют первостепенное значение, учитывая разнообразие типов данных и требований, с которыми сталкивается ваша организация. Ищите инструмент качества данных, который позволит вам создавать собственные правила и рабочие процессы качества данных и адаптироваться к меняющимся требованиям к качеству данных по мере развития вашей организации.

• Поддержка поставщиков и сообщество:

Оценка репутации и поддержки поставщика имеет важное значение для процесса выбора. Отдавайте приоритет поставщикам, имеющим опыт предоставления превосходной поддержки клиентов, регулярных обновлений и исправлений ошибок. Кроме того, рассмотрите инструменты с активным сообществом пользователей или форумом, поскольку это означает наличие прочной пользовательской базы и доступности общих знаний и ресурсов.

• Цены и варианты лицензирования:

Необходимо учитывать модели ценообразования и варианты лицензирования инструмента качества данных. Различные инструменты могут предлагать различные структуры ценообразования, например, модели на основе подписки или плату в зависимости от объема данных или используемых функций. Выбор тарифного плана, соответствующего бюджету вашей организации и ожидаемому использованию данных, имеет решающее значение. 

Лучшие практики по внедрению инструментов качества данных

Эффективное внедрение инструментов качества данных гарантирует, что ваша организация сможет извлечь максимальную пользу из своих данных и принимать обоснованные решения. Вот некоторые важные шаги и рекомендации, которые помогут вам в этом процессе:

• Четко определите требования

Прежде чем выбирать и внедрять инструменты качества данных, четко определите конкретные требования к качеству данных вашей организации. Определите типы проблем с качеством данных, с которыми вы часто сталкиваетесь, источники данных, которые нуждаются в улучшении, и желаемые результаты. Четкое понимание ваших потребностей поможет вам выбрать правильные инструменты.

• Тщательно оцените инструменты

Проведите комплексную оценку различных инструментов качества данных, доступных на рынке. Сравните их характеристики, функциональность, масштабируемость, простоту использования и совместимость с существующей инфраструктурой данных. Ищите инструменты, которые лучше всего соответствуют потребностям вашей организации, и легко интегрируйте их в процессы управления данными.

• Начните с малого; Масштабируйте постепенно

При внедрении инструментов качества данных начните с пилотного проекта или небольшого сегмента ваших данных. Такой подход позволяет вам протестировать эффективность инструмента и выявить любые потенциальные проблемы или необходимые корректировки. Как только вы будете уверены в результатах, постепенно масштабируйте реализацию на более значимых наборах данных.

• Привлекайте заинтересованных сторон и экспертов

Включите в процесс принятия решений ключевых заинтересованных сторон, таких как аналитики данных, инженеры по обработке данных и бизнес-пользователи. Их вклад ценен для понимания конкретных проблем, связанных с качеством данных, и для обеспечения соответствия выбранных инструментов их требованиям. Кроме того, рассмотрите возможность обращения за советом к экспертам или консультантам по качеству данных, чтобы сделать осознанный выбор.

• Обеспечить обучение и поддержку

Обучите членов своей команды эффективному использованию инструментов качества данных. Предлагайте семинары или учебные занятия, чтобы ознакомить их с функциями инструмента и лучшими практиками проверки и очистки данных. Более того, создайте систему поддержки, куда пользователи смогут обратиться за помощью, если столкнутся с проблемами во время внедрения инструмента.

Выводы

Качество данных — это постоянное стремление к совершенству, определяющее каждое решение в экосистеме, управляемой данными. Применяя инструменты качества данных, организации внедряют культуру качества данных в свою основную деятельность, гарантируя, что данные остаются надежными и согласованными на протяжении всего их жизненного цикла. Следовательно, группы обработки данных могут сосредоточиться на анализе данных и извлечении информации вместо того, чтобы тратить чрезмерные усилия на ручную очистку и сверку данных.

Ваши данные сдерживают вас? Раскройте свой истинный потенциал с помощью Astera. Запланируйте персональную демонстрацию!

Откройте для себя силу чистых данных

Запланировать персонализированную демонстрацию