O valor de seus dados depende de como você os organiza e analisa. Conforme os dados se tornam mais extensos e as fontes de dados mais diversificadas, torna-se essencial revisá-los quanto ao conteúdo e à qualidade. No entanto, apenas cerca de 3% dos dados atendem aos padrões de qualidade, o que significa que as empresas com dados mal gerenciados perdem milhões de dólares em tempo, dinheiro e potencial inexplorado.
É aí que entra a Criação de Perfil de Dados-uma arma poderosa para lutar contra dados ruins. É o ato de monitorar e limpar dados para melhorar a qualidade dos dados e obter uma vantagem competitiva no mercado.
Neste artigo, exploramos o processo de criação de perfil de dados, sua definição, ferramentas e tecnologias, e veja como ele pode ajudar as empresas a corrigir problemas de dados.
O que é Perfil de Dados (DF)?
É o processo de examinar os dados de origem e compreender a estrutura, o conteúdo e os inter-relacionamentos entre os dados. O método usa um conjunto de regras de negócios e algoritmos analíticos para analisar os dados minuciosamente em busca de discrepâncias. Analistas de dados então usam essas informações para interpretar como esses fatores pode se alinhar com o crescimento e os objetivos do negócio.
O perfil de dados é cada vez mais vital para as empresas, pois ajuda a determinar a precisão e a validade dos dados, os riscos e as tendências gerais. Ele pode eliminar erros dispendiosos que geralmente ocorrem em bancos de dados de clientes, como valores ausentes, valores redundantes, valores que não seguem os padrões esperados, etc. As empresas podem usar o insight valioso obtido com o perfil de dados para tomar decisões críticas de negócios.
Mais comumente, é usado em combinação com um processo ETL (Extrair, Transformar e Carregar) para limpeza de dados ou depuração de dados e mover dados de qualidade de um sistema para outro. Um exemplo pode ajudá-lo a entender o que é DF em ETL. Freqüentemente, as ferramentas ETL são usadas para mover dados para um data warehouse. A criação de perfis de dados pode ser útil para identificar quais problemas de qualidade de dados precisam ser corrigidos na origem e quais problemas podem ser corrigidos durante o processo de ETL.
Os analistas de dados seguem estas etapas:
Coleta de estatísticas descritivas incluindo mínimo, máximo, contagem, soma Coleta de tipos de dados, comprimento e padrões de ocorrência repetida Marcação de dados com palavras-chave, descrições, tipos Execução avaliação da qualidade dos dados e riscos de juntar dados Descobrir metadados e estimar a precisão Identificar distribuições, principais candidatos, dependências funcionais e de valor incorporado e realizar análises entre tabelas
Ferramentas de criação de perfil de dados
Com a ajuda de ferramentas DF , você pode analisar qualquer ativo de dados valioso para o seu negócio-de dados em tempo real de big data a dados estruturados e não estruturados. Essas ferramentas podem viabilizar projetos de dados massivos em nenhum momento.
Algumas das melhores ferramentas de DF são:
IBM InfoSphere Information Analyzer
Esta ferramenta popular de DF permite que os usuários avaliem a qualidade, o conteúdo e a estrutura dos dados. Os principais recursos incluem:
Análise de coluna-cada coluna de cada tabela de origem é examinada em detalhes Análise de chave primária-permite a validação de chaves primárias e identifica as colunas que são requerentes para chaves primárias Análise de chave natural-permite traçar o perfil da exclusividade de diferentes valores em as colunas de uma tabela Análise de chave estrangeira Análise de domínio cruzado
SAP Business Objects Data Services (BODS) para criação de perfil de dados
Uma das melhores ferramentas de DF e soluções de software de ETL, o SAP BODS permite que os usuários identifiquem rapidamente inconsistências e problemas de dados antes de transformá-los em inteligência de negócios e insights acionáveis. Uma característica principal da ferramenta é que ela combina monitoramento de qualidade de dados, gerenciamento de metadados e DF em um pacote. Com SAP BODS, os usuários podem realizar:
Perfil de coluna Perfil de relacionamento
Informatica DF e solução de qualidade
Uma das técnicas populares de DF, as soluções da Informatica, oferece DF muito rápido no repositório e fornece análise aprofundada. Ele vem com recursos de descoberta automatizada, que ajudam a minimizar os ciclos de especificação e teste para a equipe de TI e também oferece suporte aos procedimentos de governança de dados.
DF com Talend Open Studio
Um pacote de código aberto ferramentas, este software ETL fornece ferramentas analíticas de dados avançadas sem ter que escrever nenhum código. Os principais recursos incluem:
Avaliação de dados personalizáveis grátis para baixar Análise de detecção de padrões de fraude com gráficos gráficos Conjunto de colunas Análise Coluna de tempo Correlação
Oracle Enterprise Data Quality
Os principais recursos são:
DF. Auditoria e painéis Padronização de campos criados, dados arquivados incorretamente, dados mal estruturados e campos de notas Automação de correspondência e fusão Operadores humanos para gerenciamento de caso Verificação de endereço Verificação de dados de produto Integração com Oracle Master Data Management
Existem vários outros métodos DF em o mercado. O melhor ajuste para sua empresa depende de fatores como seus objetivos e estratégia de negócios, custo de qualidade de dados, para citar alguns.
Exemplos de criação de perfil de dados
Alguns exemplos de DF em uso hoje podem ser para solucionar problemas em grandes conjuntos de dados examinando primeiro os metadados. Por exemplo, você pode usar metadados SAS e ferramentas de perfil de dados com Hadoop para identificar e resolver problemas nos dados para encontrar os tipos de dados que podem contribuir melhor para ideias de negócios inovadoras.
O carregador de dados SAS para Hadoop permite que os usuários de negócios criem o perfil de conjuntos de dados Hadoop usando uma interface visual e armazenem os resultados. A criação de perfil resulta em métricas de qualidade de dados, procedimentos gráficos, medidas de metadados e outros gráficos que facilitam a avaliação dos dados e aumentam a qualidade dos dados.
As ferramentas DF podem ter efeitos no mundo real. Por exemplo, o Departamento de Parques e Vida Selvagem do Texas usou os recursos DF do gerenciamento de dados SAS para melhorar a experiência do cliente. Eles usaram ferramentas DF para identificar erros de ortografia, padronização de endereços e atributos de geocodificação de dados. As informações assim coletadas ajudaram a melhorar a qualidade dos dados dos clientes, oferecendo uma melhor oportunidade para os texanos usarem os vastos hectares de parques e canais disponíveis para eles.
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Práticas recomendadas de criação de perfil de dados
Existem três componentes distintos:
Descoberta de estrutura-ajuda a determinar se os dados são consistentes e foram formatados corretamente. Ele usa estatísticas básicas para obter informações sobre a validade dos dados. Descoberta de conteúdo-os dados são formatados, padronizados e corretamente integrados aos dados existentes de forma eficiente e pontual. Por exemplo, se o endereço da rua estiver formatado incorretamente, existe o risco de a entrega ser extraviada ou de dificuldade em chegar aos clientes. Relacionamento Discovery-identifica relações entre vários conjuntos de dados
Basic DF Practices Include:
Contagem distinta e porcentagem-esta técnica identifica chaves naturais e valores únicos em cada coluna que podem ajudar no caso de inserções e atualizações. É apropriado para tabelas sem cabeçalhos.
Porcentagem de zero ou valores em branco ou nulos-os usuários podem usar essa prática para identificar dados ausentes ou desconhecidos. Os arquitetos ETL definem valores padrão usando essa abordagem.
Comprimento máximo, mínimo e médio da string-usado para selecionar tipos e tamanhos de dados adequados no banco de dados de destino. As larguras das colunas podem ser definidas apenas o suficiente para conter os dados e aumentar o desempenho.
Práticas avançadas de DF incluem:
Integridade da chave-garante que os dados sempre contenham chaves, usando zero/em branco/nulo análise. Ajuda a classificar chaves órfãs, o que pode causar problemas para ETL e análises futuras.
Cardinalidade-usada para verificar relacionamentos entre conjuntos de dados relacionados, como um para um, um para muitos e muitos para muitos. Isso permite que as ferramentas de BI executem junções de dados internos ou externos de forma adequada.
Distribuição de padrão e frequência-esta prática permite verificar se os campos de dados estão formatados corretamente. Isso é muito importante para campos de dados usados para comunicações de saída, como e-mails, números de telefone e endereços.
DF em armazenamento de dados
Na arquitetura de pipeline de dados baseada em nuvem de hoje, há uma prevalência ainda maior de dados não estruturados. Armazéns de dados automatizados são usados para lidar com DF e preparação por conta própria. Em vez de usar uma ferramenta DF para analisar e para gerenciamento de qualidade de dados , os analistas alimentam os dados em um data warehouse automatizado, onde os dados são automaticamente limpos, otimizados e preparados para análise.
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