Profilowanie danych jest procesem badania danych z istniejącego źródła i podsumowywania informacji o tych danych. Profilowanie danych ma na celu określenie dokładności, kompletności i ważności danych. Profilowanie danych może być wykonywane z wielu powodów, ale najczęściej jest częścią pomocy w określaniu jakości danych jako element większego projektu. Najczęściej profilowanie danych jest łączone z procesem ETL (Extract, Transform, and Load) w celu przeniesienia danych z jednego systemu do drugiego. Gdy jest to zrobione prawidłowo, ETL i profilowanie danych mogą być połączone w celu oczyszczenia, wzbogacenia i przeniesienia danych wysokiej jakości do lokalizacji docelowej.
Na przykład, możesz chcieć wykonać profilowanie danych podczas migracji ze starszego systemu do nowego systemu. Profilowanie danych może pomóc w identyfikacji problemów z jakością danych, które należy rozwiązać w kodzie podczas przenoszenia danych do nowego systemu. Można też wykonać profilowanie danych podczas przenoszenia danych do hurtowni danych w celu analizy biznesowej. Często, gdy dane są przenoszone do hurtowni danych, narzędzia ETL są używane do przenoszenia danych. Profilowanie danych może być pomocne w określeniu, jakie problemy z jakością danych muszą być naprawione w źródle, a jakie mogą być naprawione podczas procesu ETL.
Dlaczego warto profilować dane?
Profilowanie danych pozwala odpowiedzieć na następujące pytania dotyczące danych:
- Czy dane są kompletne? Czy występują wartości puste lub zerowe?
- Czy dane są unikalne? Ile jest różnych wartości? Czy dane są zduplikowane?
- Czy w twoich danych występują anomalne wzorce? Jaki jest rozkład wzorców w twoich danych?
- Czy są to wzorce, których oczekujesz?
- Jaki zakres wartości istnieje i czy są one oczekiwane? Jakie są maksymalne, minimalne i średnie wartości dla danych? Czy są to zakresy, których oczekujesz?
Odpowiedzi na te pytania pomogą Ci upewnić się, że utrzymujesz wysoką jakość danych, co – jak coraz częściej zdają sobie sprawę firmy – jest podstawą dobrze prosperującego biznesu. Aby uzyskać więcej informacji, zapoznaj się z naszym postem na temat jakości danych.
Jak profilować dane?
Profilowanie danych można przeprowadzić na różne sposoby, ale istnieją z grubsza trzy podstawowe metody wykorzystywane do analizy danych.
Profilowanie kolumn liczy liczbę wystąpień każdej wartości w każdej kolumnie tabeli. Ta metoda pomaga odkryć wzorce w obrębie danych.
Profilowanie międzykolumnowe przegląda kolumny w celu przeprowadzenia analizy kluczy i zależności. Analiza klucza skanuje kolekcje wartości w tabeli w celu zlokalizowania potencjalnego klucza głównego. Analiza zależności określa zależne relacje w obrębie zbioru danych. Łącznie te analizy określają relacje i zależności w obrębie tabeli.
Profilowanie między tabelami przegląda tabele w celu zidentyfikowania potencjalnych kluczy obcych. Próbuje również określić podobieństwa i różnice w składni i typach danych między tabelami, aby określić, które dane mogą być nadmiarowe, a które mogą być zmapowane razem.
Weryfikacja reguł jest czasami uważana za ostatni krok w profilowaniu danych. Jest to proaktywny krok polegający na dodaniu reguł, które sprawdzają poprawność i integralność danych wprowadzanych do systemu.
Te różne metody mogą być wykonywane ręcznie przez analityka lub mogą być wykonywane przez usługę, która może zautomatyzować te zapytania.
Wyzwania związane z profilowaniem danych
Profilowanie danych jest często trudne ze względu na samą ilość danych, które trzeba profilować. Jest to szczególnie prawdziwe, jeśli patrzysz na starszy system. Starszy system może zawierać wiele lat starszych danych z tysiącami błędów. Eksperci zalecają, aby segmentować dane jako część procesu profilowania danych, dzięki czemu można zobaczyć las dla drzew.
Jeśli ręcznie wykonać profilowanie danych, trzeba będzie eksperta, aby uruchomić wiele zapytań i przesiać przez wyniki, aby uzyskać znaczący wgląd w swoje dane, które mogą pochłaniać cenne zasoby. Ponadto, prawdopodobnie będziesz w stanie sprawdzić tylko podzbiór swoich ogólnych danych, ponieważ przeglądanie całego zestawu danych jest zbyt czasochłonne.
Jak Alooma może pomóc
Jeśli wykonujesz profilowanie danych na dużym źródle danych, rozważ połączenie go z narzędziem takim jak Alooma, aby usprawnić i zautomatyzować proces oczyszczania danych.
Alooma jest nowoczesnym narzędziem ETL, które może pomóc zautomatyzować oczyszczanie i przekształcanie danych przed przeniesieniem ich do magazynu docelowego. W ramach oceny danych można określić, które błędy mogą być naprawione u źródła, a które Alooma może naprawić, gdy dane są w rurociągu.
Alooma może pomóc Ci w planowaniu. Gdy zdecydujesz, jakie dane chcesz profilować i przenosić, nasi eksperci ds. danych pomogą Ci zaplanować, wykonać i utrzymać rurociąg danych.
Alooma jest bezpieczna. Alooma specjalizuje się w bezpiecznym przenoszeniu danych. Alooma szyfruje dane w ruchu i w spoczynku i jest dumna z 100% zgodności z SOC 2 Type II, ISO27001, HIPAA i GDPR.
Czy jesteś gotowy, aby zobaczyć, jak Alooma może pomóc Ci w profilowaniu i czyszczeniu danych? Skontaktuj się z nami już dziś!