Az adatprofilozás egy olyan folyamat, amely egy meglévő forrásból származó adatok vizsgálatát és az adatokra vonatkozó információk összegzését jelenti. Az adatok profilozása az adatok pontosságának, teljességének és érvényességének meghatározása érdekében történik. Az adatprofilozás számos okból végezhető, de leggyakrabban egy nagyobb projekt részeként az adatminőség meghatározásában való segítségnyújtás része. Az adatprofilozást általában ETL (Extract, Transform, and Load) folyamattal kombinálják az adatok egyik rendszerből a másikba történő átviteléhez. Ha megfelelően végzik, az ETL és az adatprofilozás kombinálható a minőségi adatok tisztítására, dúsítására és a célhelyre történő áthelyezésére.
Egy régi rendszerből egy új rendszerbe történő áttelepítéskor például adatprofilozást kell végezni. Az adatprofilozás segíthet azonosítani azokat az adatminőségi problémákat, amelyeket a kódban kell kezelni, amikor az adatokat az új rendszerbe mozgatja. Vagy adatprofilozást végezhet, amikor az adatokat üzleti elemzések céljából egy adattárházba helyezi át. Gyakran előfordul, hogy az adatok adattárházba történő áthelyezésekor ETL-eszközöket használnak az adatok áthelyezésére. Az adatprofilozás hasznos lehet annak azonosításában, hogy milyen adatminőségi problémákat kell orvosolni a forrásban, és milyen adatminőségi problémákat lehet orvosolni az ETL-folyamat során.
Miért profilozza az adatokat?
Az adatprofilozás lehetővé teszi az adatokkal kapcsolatos következő kérdések megválaszolását:
- Teljesek az adatok? Vannak üres vagy null értékek?
- Egyedi az adat? Hány különböző érték van? Vannak-e duplikált adatok?
- Vannak-e rendellenes minták az adatokban? Milyen a minták eloszlása az adataiban?
- Ezek a minták megfelelnek a várakozásoknak?
- Milyen értéktartomány létezik, és ezek várhatóak-e? Melyek az adott adatok maximális, minimális és átlagos értékei? Ezek az elvárt tartományok?
Ezek a kérdések megválaszolása segít biztosítani a minőségi adatok karbantartását, ami – a vállalatok egyre inkább felismerik – a virágzó vállalkozás sarokköve. További információért lásd az adatminőségről szóló bejegyzésünket.
Hogyan profilozza az adatokat?
Az adatprofilozás különböző módon végezhető, de nagyjából három alapmódszer létezik az adatok elemzésére.
Az oszlopprofilozás azt számolja, hogy egy táblázat egyes oszlopaiban hányszor fordul elő minden érték. Ez a módszer segít feltárni az adatokon belüli mintázatokat.
Az oszlopok közötti profilozás az oszlopok között vizsgálódik, hogy kulcs- és függőségi elemzést végezzen. A kulcselemzés a táblázatban lévő értékek gyűjteményeit vizsgálja, hogy megtalálja a lehetséges elsődleges kulcsot. A függőségi elemzés meghatározza az adathalmazon belüli függő kapcsolatokat. Ezek az elemzések együttesen határozzák meg a táblán belüli kapcsolatokat és függőségeket.
A táblázatközi profilozás a táblákon keresztül vizsgálja a lehetséges idegen kulcsokat. Megpróbálja továbbá meghatározni a táblák közötti szintaxis és adattípusok közötti hasonlóságokat és különbségeket, hogy meghatározza, mely adatok lehetnek redundánsak, és melyek képezhetők le együtt.
A szabályérvényesítést néha az adatprofilozás utolsó lépésének tekintik. Ez egy olyan proaktív lépés, amely a rendszerbe bevitt adatok helyességét és integritását ellenőrző szabályok hozzáadásával történik.
Ezeket a különböző módszereket az elemző manuálisan is elvégezheti, de végezheti olyan szolgáltatás is, amely képes automatizálni ezeket a lekérdezéseket.
Adatprofilozás kihívásai
Az adatprofilozás gyakran nehéz feladat a profilozandó adatok puszta mennyisége miatt. Ez különösen igaz, ha egy örökölt rendszerről van szó. Egy örökölt rendszer évekkel régebbi adatokat tartalmazhat több ezer hibával. A szakértők azt javasolják, hogy az adatprofilozási folyamat részeként szegmentálja az adatokat, hogy meglássa az erdőt a fától.
Ha manuálisan végzi el az adatprofilozást, akkor szakértőre lesz szüksége ahhoz, hogy számos lekérdezést futtasson és átnézze az eredményeket, hogy értelmes betekintést nyerjen az adatokról, ami értékes erőforrásokat emészthet fel. Ráadásul valószínűleg csak a teljes adathalmaz egy részhalmazát tudja majd ellenőrizni, mivel túl időigényes a teljes adathalmaz átnézése.
Hogyan segíthet az Alooma
Ha nagy adatforráson végez adatprofilozást, fontolja meg egy olyan eszközzel való párosítását, mint az Alooma, amely segít racionalizálni és automatizálni az adattisztítás folyamatát.
Az Alooma egy modern ETL-eszköz, amely segít automatizálni az adatok tisztítását és átalakítását, mielőtt azokat a céltárolóba mozgatná. Az adatok felmérésének részeként azonosíthatja, hogy mely hibák javíthatók a forrásnál, és mely hibákat javíthatja az Alooma, miközben az adatok a csővezetékben vannak.
Alooma segíthet a tervezésben. Miután eldöntötte, hogy milyen adatokat szeretne profilozni és mozgatni, adatszakértőink segíthetnek megtervezni, végrehajtani és karbantartani az adatcsatornát.
Alooma biztonságos. Az Alooma az adatok biztonságos mozgatására specializálódott. Az Alooma titkosítja az adatokat mozgásban és nyugalomban, és büszkén vállalja, hogy 100%-ban megfelel a SOC 2 Type II, ISO27001, HIPAA és GDPR szabványoknak.
Készen áll arra, hogy megnézze, hogyan segíthet az Alooma profilozni és tisztítani az adatait? Lépjen kapcsolatba velünk még ma!