Dataprofilointi on prosessi, jossa tutkitaan olemassa olevasta lähteestä peräisin olevia tietoja ja tehdään yhteenveto näistä tiedoista. Tietoja profiloidaan tietojen tarkkuuden, täydellisyyden ja pätevyyden määrittämiseksi. Dataprofilointia voidaan tehdä monista syistä, mutta yleisimmin se on osa tietojen laadun määrittämisen avustamista osana laajempaa projektia. Yleisesti tietojen profilointi yhdistetään ETL-prosessiin (Extract, Transform, and Load), jolla tiedot siirretään järjestelmästä toiseen. Oikein tehtynä ETL ja dataprofilointi voidaan yhdistää puhdistamaan, rikastamaan ja siirtämään laadukasta dataa kohdepaikkaan.
Tietoprofilointi voidaan esimerkiksi tehdä, kun siirrytään vanhasta järjestelmästä uuteen järjestelmään. Dataprofilointi voi auttaa tunnistamaan datan laatuun liittyviä ongelmia, jotka on käsiteltävä koodissa, kun siirrät dataa uuteen järjestelmään. Voit myös haluta tehdä dataprofilointia, kun siirrät tietoja tietovarastoon liiketoiminta-analytiikkaa varten. Kun tietoja siirretään tietovarastoon, tietojen siirtämiseen käytetään usein ETL-työkaluja. Dataprofiloinnista voi olla apua tunnistettaessa, mitkä datan laatuongelmat on korjattava tietolähteessä ja mitkä datan laatuongelmat voidaan korjata ETL-prosessin aikana.
Miksi profiloida dataa?
Dataprofiloinnin avulla voit vastata seuraaviin dataa koskeviin kysymyksiin:
- Onko data täydellistä? Onko tyhjiä tai nolla-arvoja?
- Onko tiedot ainutlaatuisia? Kuinka monta erillistä arvoa on olemassa? Onko tiedot päällekkäisiä?
- Onko tiedoissasi poikkeavia kuvioita? Mikä on kuvioiden jakauma tiedoissasi?
- Ovatko nämä kuvioita, joita odotat?
- Millainen arvojen vaihteluväli on olemassa, ja ovatko ne odotettuja? Mitkä ovat annettujen tietojen maksimi-, minimi- ja keskiarvot? Ovatko nämä odottamasi vaihteluvälit?
Vastaamalla näihin kysymyksiin voit varmistaa, että ylläpidät laadukkaita tietoja, jotka – kuten yritykset yhä useammin huomaavat – ovat menestyvän liiketoiminnan kulmakivi. Lisätietoja on postauksessamme datan laadusta.
Miten dataa profiloidaan?
Datan profilointi voidaan suorittaa eri tavoin, mutta on olemassa karkeasti ottaen kolme perusmenetelmää, joita käytetään datan analysointiin.
Sarakeprofilointi laskee, kuinka monta kertaa kukin arvo esiintyy kussakin taulukon sarakkeessa. Tämä menetelmä auttaa paljastamaan datan sisältämiä kuvioita.
Sarakkeiden välinen profilointi tarkastelee sarakkeiden välisiä sarakkeita avain- ja riippuvuusanalyysin suorittamiseksi. Avainanalyysi skannaa taulukon arvokokoelmat mahdollisen ensisijaisen avaimen löytämiseksi. Riippuvuusanalyysi määrittää riippuvuussuhteet tietokokonaisuuden sisällä. Yhdessä nämä analyysit määrittävät taulukon sisäiset suhteet ja riippuvuudet.
Taulukoiden välinen profilointi tarkastelee taulukoita mahdollisten vierasavainten tunnistamiseksi. Siinä yritetään myös määrittää taulukoiden väliset samankaltaisuudet ja erot syntaksissa ja tietotyypeissä, jotta voidaan määrittää, mitkä tiedot saattavat olla tarpeettomia ja mitkä voitaisiin yhdistää.
Sääntöjen validointia pidetään joskus dataprofiloinnin viimeisenä vaiheena. Tämä on ennakoiva vaihe, jossa lisätään sääntöjä, joilla tarkistetaan järjestelmään syötettyjen tietojen oikeellisuus ja eheys.
Analyytikko voi suorittaa nämä eri menetelmät manuaalisesti, tai ne voi suorittaa palvelu, joka voi automatisoida nämä kyselyt.
Dataprofiloinnin haasteet
Dataprofilointi on usein hankalaa profiloitavan datan suuren määrän vuoksi. Tämä pätee erityisesti, jos kyseessä on vanha järjestelmä. Vanhassa järjestelmässä saattaa olla vuosia vanhempaa dataa, jossa on tuhansia virheitä. Asiantuntijat suosittelevat, että segmentoit tietosi osana dataprofilointiprosessia, jotta voit nähdä metsän puilta.
Jos teet dataprofiloinnin manuaalisesti, tarvitset asiantuntijan suorittamaan lukuisia kyselyjä ja seulomaan tuloksia saadaksesi merkityksellisiä oivalluksia datastasi, mikä voi syödä arvokkaita resursseja. Lisäksi pystyt todennäköisesti tarkistamaan vain osajoukon koko datastasi, koska koko datajoukon läpikäyminen on liian aikaa vievää.
Miten Alooma voi auttaa
Jos suoritat dataprofilointia suurelle tietolähteelle, harkitse sen yhdistämistä Alooman kaltaiseen työkaluun, joka auttaa virtaviivaistamaan ja automatisoimaan datan puhdistusprosessia.
Alooma on nykyaikainen ETL-työkalu, joka voi auttaa automatisoimaan tietojen puhdistamisen ja muuntamisen ennen niiden siirtämistä kohdesäilöön. Osana tietojesi arviointia voit tunnistaa, mitkä virheet voidaan korjata lähteessä ja mitkä virheet Alooma voi korjata, kun tiedot ovat siirtoputkessa.
Alooma voi auttaa sinua suunnittelussa. Kun olet päättänyt, mitä tietoja haluat profiloida ja siirtää, data-asiantuntijamme voivat auttaa sinua suunnittelemaan, toteuttamaan ja ylläpitämään dataputken.
Alooma on turvallinen. Alooma on erikoistunut datasi turvalliseen siirtämiseen. Alooma salaa tiedot liikkeessä ja levossa, ja se on ylpeänä 100-prosenttisesti SOC 2 Type II-, ISO27001-, HIPAA- ja GDPR-yhteensopiva.
Oletko valmis näkemään, miten Alooma voi auttaa sinua profiloimaan ja puhdistamaan tietosi? Ota yhteyttä jo tänään!