Profilarea datelor este un proces de examinare a datelor dintr-o sursă existentă și de sintetizare a informațiilor despre aceste date. Profilarea datelor se face pentru a determina acuratețea, caracterul complet și validitatea datelor dumneavoastră. Profilarea datelor se poate face din mai multe motive, dar cel mai frecvent face parte din ajutorul acordat pentru a determina calitatea datelor ca o componentă a unui proiect mai mare. În mod obișnuit, profilarea datelor este combinată cu un proces ETL (Extract, Transform, and Load) pentru a muta datele dintr-un sistem în altul. Atunci când sunt realizate în mod corespunzător, ETL și profilarea datelor pot fi combinate pentru a curăța, îmbogăți și muta date de calitate într-o locație țintă.
De exemplu, este posibil să doriți să realizați profilarea datelor atunci când migrați de la un sistem vechi la un sistem nou. Profilarea datelor poate ajuta la identificarea problemelor de calitate a datelor care trebuie să fie tratate în cod atunci când mutați datele în noul sistem. Sau ați putea dori să realizați profilarea datelor atunci când mutați datele într-un depozit de date pentru analize de afaceri. Adesea, atunci când datele sunt mutate într-un depozit de date, se utilizează instrumente ETL pentru a muta datele. Profilarea datelor poate fi utilă pentru a identifica ce probleme de calitate a datelor trebuie rezolvate în sursă și ce probleme de calitate a datelor pot fi rezolvate în timpul procesului ETL.
De ce să faceți profilul datelor?
Profilarea datelor vă permite să răspundeți la următoarele întrebări despre datele dumneavoastră:
- Datele sunt complete? Există valori goale sau nule?
- Datele sunt unice? Câte valori distincte există? Sunt datele dublate?
- Există modele anormale în datele dumneavoastră? Care este distribuția modelelor în datele dumneavoastră?
- Sunt acestea modelele la care vă așteptați?
- Ce gamă de valori există și sunt acestea așteptate? Care sunt valorile maxime, minime și medii pentru datele date? Sunt acestea intervalele la care vă așteptați?
Răspunderea la aceste întrebări vă ajută să vă asigurați că mențineți date de calitate, care – companiile își dau seama din ce în ce mai mult – reprezintă piatra de temelie a unei afaceri prospere. Pentru mai multe informații, consultați postarea noastră despre calitatea datelor.
Cum se face profilarea datelor?
Profilarea datelor poate fi realizată în moduri diferite, dar există aproximativ trei metode de bază utilizate pentru a analiza datele.
Profilarea coloanelor numără numărul de ori de câte ori apare fiecare valoare în cadrul fiecărei coloane dintr-un tabel. Această metodă ajută la descoperirea modelelor din cadrul datelor dumneavoastră.
Profilarea între coloane analizează coloanele pentru a efectua o analiză a cheilor și a dependențelor. Analiza cheilor scanează colecțiile de valori dintr-un tabel pentru a localiza o potențială cheie primară. Analiza dependenței determină relațiile de dependență în cadrul unui set de date. Împreună, aceste analize determină relațiile și dependențele din cadrul unui tabel.
Profilarea între tabele analizează între tabele pentru a identifica potențiale chei străine. De asemenea, încearcă să determine asemănările și diferențele de sintaxă și tipuri de date între tabele pentru a determina ce date ar putea fi redundante și care ar putea fi mapate împreună.
Validarea regulilor este uneori considerată etapa finală a profilării datelor. Acesta este un pas proactiv de adăugare a unor reguli care verifică corectitudinea și integritatea datelor care sunt introduse în sistem.
Aceste diferite metode pot fi realizate manual de către un analist sau pot fi realizate de un serviciu care poate automatiza aceste interogări.
Provocări legate de profilarea datelor
Profilarea datelor este adesea dificilă din cauza volumului mare de date pe care va trebui să le profilați. Acest lucru este valabil mai ales dacă aveți în vedere un sistem moștenit. Un sistem moștenit ar putea avea ani de zile de date mai vechi cu mii de erori. Experții vă recomandă să vă segmentați datele ca parte a procesului de profilare a datelor, astfel încât să puteți vedea pădurea din copaci.
Dacă vă realizați manual profilarea datelor, veți avea nevoie de un expert pentru a rula numeroase interogări și a trece prin rezultatele obținute pentru a obține informații semnificative despre datele dvs., ceea ce poate consuma resurse prețioase. În plus, probabil că veți putea verifica doar un subset din datele dvs. globale, deoarece parcurgerea întregului set de date necesită prea mult timp.
Cum vă poate ajuta Alooma
Dacă efectuați profilarea datelor pe o sursă mare de date, luați în considerare cuplarea acesteia cu un instrument precum Alooma pentru a vă ajuta să simplificați și să automatizați procesul de curățare a datelor dumneavoastră.
Alooma este un instrument ETL modern care poate ajuta la automatizarea curățării și transformării datelor înainte de a le muta într-un magazin țintă. Ca parte a evaluării datelor dvs., puteți identifica ce erori pot fi reparate la sursă și ce erori poate repara Alooma în timp ce datele se află în conductă.
Alooma vă poate ajuta să planificați. Odată ce decideți ce date doriți să profilați și să mutați, experții noștri în date vă pot ajuta să planificați, să executați și să vă mențineți conducta de date.
Alooma este sigur. Alooma este specializată în mutarea în siguranță a datelor dumneavoastră. Alooma criptează datele în mișcare și în repaus și este cu mândrie 100% conformă cu SOC 2 Tip II, ISO27001, HIPAA și GDPR.
Sunteți gata să vedeți cum Alooma vă poate ajuta să vă faceți profilul și să vă curățați datele? Contactați-ne astăzi!