Perfil de Dados é um processo de examinar dados de uma fonte existente e resumir informações sobre esses dados. Você traça o perfil dos dados para determinar a precisão, completude e validade dos seus dados. A criação de perfis de dados pode ser feita por muitas razões, mas é mais comumente parte de ajudar a determinar a qualidade dos dados como um componente de um projeto maior. Geralmente, a definição do perfil de dados é combinada com um processo ETL (Extract, Transform, and Load) para mover dados de um sistema para outro. Quando feito corretamente, ETL e perfil de dados podem ser combinados para limpar, enriquecer e mover dados de qualidade para um local de destino.
Por exemplo, você pode querer executar o perfil de dados ao migrar de um sistema legado para um novo sistema. A criação de perfis de dados pode ajudar a identificar problemas de qualidade de dados que precisam ser tratados no código quando você move dados para o seu novo sistema. Ou, você pode querer executar a criação de perfis de dados ao mover dados para um data warehouse para análise de negócios. Muitas vezes, quando os dados são movidos para um data warehouse, são utilizadas ferramentas ETL para mover os dados. A criação de perfis de dados pode ser útil para identificar quais problemas de qualidade de dados devem ser corrigidos na fonte e quais problemas de qualidade de dados podem ser corrigidos durante o processo ETL.
Porquê dados de perfil?
A criação de perfis de dados permite-lhe responder às seguintes questões sobre os seus dados:
- Os dados estão completos? Existem valores em branco ou nulos?
- Os dados são únicos? Quantos valores distintos existem? Os dados estão duplicados?
- Existem padrões anómalos nos seus dados? Qual é a distribuição de padrões nos seus dados?
- Existem padrões anómalos nos seus dados?
- Que gama de valores existem, e são esperados? Quais são os valores máximos, mínimos e médios para determinados dados? São estes os intervalos que você espera?
Responder a estas perguntas ajuda a garantir que você está mantendo dados de qualidade, que – as empresas estão cada vez mais percebendo – é a pedra angular de um negócio próspero. Para mais informações, veja nosso post sobre qualidade de dados.
Como você faz o perfil dos dados?
O perfil dos dados pode ser feito de diferentes maneiras, mas existem aproximadamente três métodos básicos usados para analisar os dados.
O perfil das colunas conta o número de vezes que cada valor aparece dentro de cada coluna em uma tabela. Este método ajuda a descobrir os padrões dentro dos seus dados.
A criação de perfil de coluna cruzada olha através das colunas para executar a análise de chave e dependência. A análise de chave varre coleções de valores em uma tabela para localizar uma chave primária em potencial. A análise de dependência determina as relações de dependência dentro de um conjunto de dados. Juntas, essas análises determinam as relações e dependências dentro de uma tabela.
A criação de perfil em várias tabelas para identificar chaves estrangeiras em potencial. Ela também tenta determinar as semelhanças e diferenças de sintaxe e tipos de dados entre tabelas para determinar quais dados podem ser redundantes e quais podem ser mapeados em conjunto.
A validação da regra é às vezes considerada a etapa final na criação do perfil de dados. Esta é uma etapa pró-ativa de adicionar regras que verificam a correção e integridade dos dados inseridos no sistema.
Estes diferentes métodos podem ser executados manualmente por um analista, ou podem ser executados por um serviço que pode automatizar estas consultas.
Desafios de criação de perfil de dados
A criação de perfil de dados é muitas vezes difícil devido ao grande volume de dados que você precisará traçar. Isto é especialmente verdade se você estiver olhando para um sistema legado. Um sistema legado pode ter anos de dados mais antigos com milhares de erros. Especialistas recomendam que você segmente seus dados como parte de seu processo de perfil de dados para que você possa ver a floresta para as árvores.
Se você executar manualmente o seu perfil de dados, você precisará de um especialista para executar várias consultas e examinar os resultados para obter informações significativas sobre seus dados, que podem consumir recursos preciosos. Além disso, você provavelmente só será capaz de verificar um subconjunto dos seus dados gerais porque é muito demorado para percorrer todo o conjunto de dados.
Como o Alooma pode ajudar
Se você estiver realizando o perfil de dados em uma grande fonte de dados, considere acoplá-lo com uma ferramenta como o Alooma para ajudar a racionalizar e automatizar o processo de limpeza dos seus dados.
Alooma é uma ferramenta ETL moderna que pode ajudar a automatizar a limpeza e transformação de dados antes de movê-los para uma loja de destino. Como parte da avaliação dos seus dados, você pode identificar quais erros podem ser corrigidos na fonte, e quais erros o Alooma pode reparar enquanto os dados estão no pipeline.
Alooma pode ajudá-lo a planejar. Uma vez que você decida quais dados você quer traçar o perfil e mover, nossos especialistas em dados podem ajudá-lo a planejar, executar e manter seu pipeline de dados.
Alooma é seguro. A Alooma é especialista em mover seus dados com segurança. Alooma encripta os dados em movimento e em repouso, e está orgulhosamente 100% SOC 2 Tipo II, ISO27001, HIPAA, e GDPR compliant.
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