Dataprofilering er en proces, hvor man undersøger data fra en eksisterende kilde og opsummerer oplysninger om disse data. Du profilerer data for at bestemme nøjagtigheden, fuldstændigheden og gyldigheden af dine data. Dataprofilering kan foretages af mange årsager, men det er oftest en del af hjælp til at bestemme datakvaliteten som en komponent i et større projekt. Almindeligvis kombineres dataprofilering med en ETL-proces (Extract, Transform and Load) for at flytte data fra et system til et andet. Når det gøres korrekt, kan ETL og dataprofilering kombineres for at rense, berige og flytte kvalitetsdata til en målplacering.
For eksempel kan du ønske at udføre dataprofilering, når du migrerer fra et gammelt system til et nyt system. Dataprofilering kan hjælpe med at identificere datakvalitetsproblemer, som skal håndteres i koden, når du flytter data til dit nye system. Eller du vil måske udføre dataprofilering, når du flytter data til et datawarehouse til forretningsanalyse. Når data flyttes til et datawarehouse, bruges der ofte ETL-værktøjer til at flytte dataene. Dataprofilering kan være nyttig til at identificere, hvilke datakvalitetsproblemer der skal løses i kilden, og hvilke datakvalitetsproblemer der kan løses under ETL-processen.
Hvorfor profilere data?
Dataprofilering giver dig mulighed for at besvare følgende spørgsmål om dine data:
- Er dataene fuldstændige? Er der tomme værdier eller nulværdier?
- Er dataene unikke? Hvor mange forskellige værdier er der? Er dataene duplikeret?
- Er der unormale mønstre i dine data? Hvordan er fordelingen af mønstre i dine data?
- Er det de mønstre, du forventer?
- Hvilket interval af værdier findes, og er de forventede? Hvad er maksimums-, minimums- og gennemsnitsværdierne for de givne data? Er det de intervaller, du forventer?
Svar på disse spørgsmål hjælper dig med at sikre, at du opretholder kvalitetsdata, som – hvilket virksomheder i stigende grad indser – er hjørnestenen i en blomstrende forretning. Du kan få flere oplysninger i vores indlæg om datakvalitet.
Hvordan profilerer du data?
Dataprofilering kan udføres på forskellige måder, men der er groft sagt tre basismetoder, der bruges til at analysere dataene.
Kolonneprofilering tæller antallet af gange, hver værdi optræder inden for hver kolonne i en tabel. Denne metode hjælper med at afdække mønstre i dine data.
Cross-column profiling ser på tværs af kolonnerne for at udføre nøgle- og afhængighedsanalyser. Nøgleanalyse gennemgår samlinger af værdier i en tabel for at finde en potentiel primærnøgle. Afhængighedsanalyse bestemmer de afhængige relationer i et datasæt. Tilsammen bestemmer disse analyser relationerne og afhængighederne i en tabel.
Tværgående tabelprofilering ser på tværs af tabeller for at identificere potentielle fremmednøgler. Den forsøger også at bestemme ligheder og forskelle i syntaks og datatyper mellem tabellerne for at afgøre, hvilke data der kan være overflødige, og hvilke der kan mappes sammen.
Rulevalidering betragtes nogle gange som det sidste trin i dataprofilering. Dette er et proaktivt trin, hvor der tilføjes regler, der kontrollerer korrektheden og integriteten af de data, der er indtastet i systemet.
Disse forskellige metoder kan udføres manuelt af en analytiker, eller de kan udføres af en tjeneste, der kan automatisere disse forespørgsler.
Dataprofileringsudfordringer
Dataprofilering er ofte vanskelig på grund af den enorme mængde af data, som du skal profilere. Dette gælder især, hvis du ser på et ældre system. Et legacy-system kan have mange års ældre data med tusindvis af fejl. Eksperter anbefaler, at du segmenterer dine data som en del af din dataprofileringsproces, så du kan se skoven for bare træer.
Hvis du udfører din dataprofilering manuelt, skal du bruge en ekspert til at køre adskillige forespørgsler og gennemgå resultaterne for at få meningsfuld indsigt i dine data, hvilket kan opbruge dyrebare ressourcer. Desuden vil du sandsynligvis kun kunne kontrollere en delmængde af dine samlede data, fordi det er for tidskrævende at gennemgå hele datasættet.
Hvordan Alooma kan hjælpe
Hvis du udfører dataprofilering på en stor datakilde, bør du overveje at koble det med et værktøj som Alooma for at hjælpe med at strømline og automatisere processen med at rense dine data.
Alooma er et moderne ETL-værktøj, der kan hjælpe med at automatisere rensning og transformation af data, før de flyttes til et mållager. Som en del af vurderingen af dine data kan du identificere, hvilke fejl der kan rettes ved kilden, og hvilke fejl Alooma kan reparere, mens dataene er i pipelinen.
Alooma kan hjælpe dig med at planlægge. Når du har besluttet, hvilke data du ønsker at profilere og flytte, kan vores dataeksperter hjælpe dig med at planlægge, udføre og vedligeholde din datapipeline.
Alooma er sikkert. Alooma har specialiseret sig i at flytte dine data sikkert. Alooma krypterer data i bevægelse og i hvile og er stolt af at være 100% SOC 2 Type II, ISO27001, HIPAA og GDPR-kompatibel.
Er du klar til at se, hvordan Alooma kan hjælpe dig med at profilere og rense dine data? Kontakt os i dag!