データプロファイリングとは、既存のソースからデータを調査し、そのデータに関する情報を要約するプロセスです。 データの正確性、完全性、および妥当性を判断するために、データをプロファイリングします。 データプロファイリングはさまざまな理由で行われますが、最も一般的なのは、大規模なプロジェクトの一環として、データの品質を決定するのに役立つことです。 一般に、データプロファイリングは、あるシステムから別のシステムにデータを移動するためのETL（抽出、変換、ロード）プロセスと組み合わせて行われます。 適切に実施すれば、ETL とデータ プロファイリングを組み合わせて、高品質のデータをクレンジング、エンリッチ、およびターゲット ロケーションに移動できます。
たとえば、レガシー システムから新しいシステムに移行するときに、データ プロファイリングを実施することが考えられます。 データ プロファイリングは、データを新しいシステムに移動するときに、コードで処理する必要があるデータ品質の問題を特定するのに役立ちます。 また、ビジネス分析のためにデータをデータウェアハウスに移行する際にも、データプロファイリングを実施することができます。 多くの場合、データをデータウェアハウスに移動する際には、ETLツールを使用してデータを移動します。 データプロファイリングは、データソースで修正しなければならないデータ品質の問題と、ETLプロセスで修正可能なデータ品質の問題を特定するのに役立つ場合があります。
なぜデータをプロファイル化するのか
データ プロファイリングにより、データに関する次の質問に答えることができます：
- データは完全か？ 空白または null 値はありますか。
- データは一意ですか。 明確な値はいくつありますか。 データは重複していますか。
- データには異常なパターンがありますか。
- データ内のパターンの分布はどのようになっていますか？
- これらは期待されるパターンですか？ 与えられたデータの最大値、最小値、平均値はどのようなものですか？
これらの質問に答えることで、質の高いデータを維持していることを確認することができます。 詳細は、データ品質に関する投稿をご覧ください。
How do you profile data?
データ プロファイリングはさまざまな方法で実行できますが、データ分析に使用する基本手法はおおよそ3つあります。 この方法は、データ内のパターンを明らかにするのに役立ちます。
Cross-column profiling は、キーおよび依存性分析を実行するために列を横断して調べます。 キー分析では、テーブル内の値のコレクションをスキャンして、潜在的な主キーを見つけます。 依存性分析では、データ セット内の依存関係を判断します。
Cross-table profiling は、潜在的な外部キーを識別するために、テーブルを横断して調査します。 また、テーブル間の構文とデータ型の類似性と相違性を判断し、どのデータが冗長で、どれが一緒にマッピングされるかを決定しようとするものである。
ルール検証は、データ プロファイリングの最終段階と見なされることがあります。 これは、システムに入力されるデータの正しさと整合性をチェックするルールを追加する積極的なステップです。
これらの異なる方法は、アナリストが手動で実行することも、これらのクエリを自動化できるサービスが実行することもできます。
データ プロファイリングの課題
データ プロファイリングは、プロファイリングする必要のあるデータが膨大であるため、しばしば困難になります。 これは、レガシー システムを見ている場合に特に当てはまります。 レガシー システムには、何千ものエラーを含む何年もの古いデータがあるかもしれません。 専門家は、データプロファイリングプロセスの一環として、データをセグメント化し、木を見て森を見ることができるようにすることを推奨しています。
データ プロファイリングを手動で行う場合、データに関する意味のある洞察を得るために、専門家が多数のクエリを実行し、結果を選別する必要がありますが、これは貴重なリソースを消費する可能性があります。 また、データセット全体を調べるには時間がかかりすぎるため、データ全体のサブセットしかチェックできない可能性が高くなります。
Aloomaの活用方法
大規模なデータソースでデータプロファイリングを行う場合は、Aloomaのようなツールと組み合わせて、データクレンジングプロセスの合理化と自動化を検討することをお勧めします。
Alooma は最新の ETL ツールであり、ターゲット ストアに移動する前にデータのクレンジングと変換を自動化するのに役立ちます。 データの評価の一部として、ソースで修正できるエラーと、データがパイプラインにある間にAloomaが修復できるエラーを特定することができます。
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