La profilazione dei dati è un processo di esame dei dati da una fonte esistente e di riassunto delle informazioni su quei dati. Si profilano i dati per determinare l’accuratezza, la completezza e la validità dei dati. La profilazione dei dati può essere fatta per molte ragioni, ma è più comunemente parte dell’aiuto per determinare la qualità dei dati come componente di un progetto più grande. Comunemente, il data profiling è combinato con un processo ETL (Extract, Transform, and Load) per spostare i dati da un sistema all’altro. Se fatto correttamente, ETL e data profiling possono essere combinati per pulire, arricchire e spostare dati di qualità in una posizione di destinazione.
Per esempio, si potrebbe voler eseguire il data profiling durante la migrazione da un sistema legacy a un nuovo sistema. La profilazione dei dati può aiutare a identificare i problemi di qualità dei dati che devono essere gestiti nel codice quando si spostano i dati nel nuovo sistema. Oppure, si potrebbe voler eseguire la profilazione dei dati quando si spostano i dati in un data warehouse per l’analisi aziendale. Spesso quando i dati vengono spostati in un data warehouse, vengono utilizzati strumenti ETL per spostare i dati. La profilazione dei dati può essere utile per identificare quali problemi di qualità dei dati devono essere risolti nell’origine e quali problemi di qualità dei dati possono essere risolti durante il processo ETL.
Perché profilare i dati?
Il profiling dei dati vi permette di rispondere alle seguenti domande sui vostri dati:
- I dati sono completi? Ci sono valori vuoti o nulli?
- I dati sono unici? Quanti valori distinti ci sono? I dati sono duplicati?
- Ci sono modelli anomali nei tuoi dati? Qual è la distribuzione dei modelli nei tuoi dati?
- Sono questi i modelli che ti aspetti?
- Quale gamma di valori esiste, e sono previsti? Quali sono i valori massimi, minimi e medi per i dati dati? Sono questi gli intervalli che ti aspetti?
Rispondere a queste domande ti aiuta a garantire che stai mantenendo dati di qualità, che – le aziende si rendono sempre più conto – è la pietra miliare di un business fiorente. Per maggiori informazioni, consultate il nostro post sulla qualità dei dati.
Come si profilano i dati?
Il profiling dei dati può essere eseguito in diversi modi, ma ci sono all’incirca tre metodi di base utilizzati per analizzare i dati.
Il profiling delle colonne conta il numero di volte in cui ogni valore appare in ogni colonna di una tabella. Questo metodo aiuta a scoprire i modelli all’interno dei vostri dati.
Il profiling per colonne attraversa le colonne per eseguire analisi delle chiavi e delle dipendenze. L’analisi delle chiavi esamina le collezioni di valori in una tabella per individuare una potenziale chiave primaria. L’analisi delle dipendenze determina le relazioni dipendenti all’interno di un set di dati. Insieme, queste analisi determinano le relazioni e le dipendenze all’interno di una tabella.
Il profiling delle tabelle incrociate guarda attraverso le tabelle per identificare potenziali chiavi esterne. Tenta anche di determinare le somiglianze e le differenze nella sintassi e nei tipi di dati tra le tabelle per determinare quali dati potrebbero essere ridondanti e quali potrebbero essere mappati insieme.
La validazione delle regole è a volte considerata il passo finale nella profilazione dei dati. Questa è una fase proattiva di aggiunta di regole che controllano la correttezza e l’integrità dei dati inseriti nel sistema.
Questi diversi metodi possono essere eseguiti manualmente da un analista, o possono essere eseguiti da un servizio che può automatizzare queste query.
Sfide per il profiling dei dati
Il profiling dei dati è spesso difficile a causa del volume dei dati da profilare. Questo è particolarmente vero se stai guardando un sistema legacy. Un sistema legacy potrebbe avere anni di dati più vecchi con migliaia di errori. Gli esperti raccomandano di segmentare i dati come parte del processo di profilazione dei dati in modo da poter vedere la foresta per gli alberi.
Se eseguite manualmente il vostro profilo dei dati, avrete bisogno di un esperto per eseguire numerose query e vagliare i risultati per ottenere intuizioni significative sui vostri dati, il che può consumare risorse preziose. Inoltre, probabilmente sarete in grado di controllare solo un sottoinsieme dei vostri dati complessivi perché è troppo dispendioso in termini di tempo passare attraverso l’intero set di dati.
Come Alooma può aiutare
Se state eseguendo la profilazione dei dati su una grande fonte di dati, considerate l’accoppiamento con uno strumento come Alooma per aiutare a semplificare e automatizzare il processo di pulizia dei dati.
Alooma è un moderno strumento ETL che può aiutare ad automatizzare la pulizia e la trasformazione dei dati prima di spostarli in un negozio di destinazione. Come parte della valutazione dei vostri dati, potete identificare quali errori possono essere corretti alla fonte, e quali errori Alooma può riparare mentre i dati sono nella pipeline.
Alooma può aiutarvi a pianificare. Una volta che hai deciso quali dati vuoi profilare e spostare, i nostri esperti di dati possono aiutarti a pianificare, eseguire e mantenere la tua pipeline di dati.
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