Dataprofilering är en process där man undersöker data från en befintlig källa och sammanfattar information om dessa data. Du profilerar data för att avgöra om dina data är korrekta, fullständiga och giltiga. Dataprofilering kan göras av många anledningar, men är oftast en del av att hjälpa till att bestämma datakvaliteten som en del av ett större projekt. Vanligtvis kombineras dataprofilering med en ETL-process (Extract, Transform and Load) för att flytta data från ett system till ett annat. När det görs på rätt sätt kan ETL och dataprofilering kombineras för att rensa, berika och flytta kvalitetsdata till en målplats.
Till exempel kan du vilja utföra dataprofilering när du migrerar från ett gammalt system till ett nytt system. Dataprofilering kan hjälpa till att identifiera datakvalitetsproblem som måste hanteras i koden när du flyttar data till ditt nya system. Eller så kanske du vill utföra dataprofilering när du flyttar data till ett datalager för affärsanalys. När data flyttas till ett datalager används ofta ETL-verktyg för att flytta data. Dataprofilering kan vara till hjälp för att identifiera vilka datakvalitetsproblem som måste åtgärdas i källan och vilka datakvalitetsproblem som kan åtgärdas under ETL-processen.
Varför profilera data?
Med hjälp av dataprofilering kan du besvara följande frågor om dina data:
- Är data komplett? Finns det tomma värden eller nollvärden?
- Är uppgifterna unika? Hur många distinkta värden finns det? Är uppgifterna dubblerade?
- Finns det onormala mönster i dina uppgifter? Hur fördelas mönstren i uppgifterna?
- Är detta de mönster du förväntar dig?
- Vilket värdeintervall finns och är de förväntade? Vilka är de högsta, lägsta och genomsnittliga värdena för givna data? Är dessa intervall de du förväntar dig?
Svar på dessa frågor hjälper dig att se till att du upprätthåller data av hög kvalitet, vilket – vilket företag i allt högre grad inser – är en hörnsten för en blomstrande verksamhet. Mer information finns i vårt inlägg om datakvalitet.
Hur profilerar man data?
Dataprofilering kan utföras på olika sätt, men det finns ungefär tre grundmetoder som används för att analysera data.
Kolumnprofilering räknar antalet gånger varje värde förekommer inom varje kolumn i en tabell. Denna metod hjälper till att avslöja mönster i dina data.
Cross-column profiling tittar över kolumnerna för att utföra nyckel- och beroendeanalyser. Nyckelanalys skannar samlingar av värden i en tabell för att hitta en potentiell primärnyckel. Beroendeanalys fastställer de beroende relationerna i en datamängd. Tillsammans bestämmer dessa analyser relationerna och beroendena i en tabell.
Cross-table profiling tittar över tabeller för att identifiera potentiella främmande nycklar. Den försöker också fastställa likheter och skillnader i syntax och datatyper mellan tabeller för att avgöra vilka data som kan vara överflödiga och vilka som kan mappas ihop.
Regelvalidering anses ibland vara det sista steget i dataprofilering. Detta är ett proaktivt steg där man lägger till regler som kontrollerar riktigheten och integriteten hos de data som matas in i systemet.
Dessa olika metoder kan utföras manuellt av en analytiker, eller så kan de utföras av en tjänst som kan automatisera dessa förfrågningar.
Utmaningar för dataprofilering
Dataprofilering är ofta svårt på grund av den stora mängden data som du behöver profilera. Detta gäller särskilt om du tittar på ett äldre system. Ett äldre system kan ha åratal av äldre data med tusentals fel. Experter rekommenderar att du segmenterar dina data som en del av din dataprofileringsprocess så att du kan se skogen för alla träd.
Om du utför din dataprofilering manuellt behöver du en expert för att köra många frågor och sålla igenom resultaten för att få meningsfulla insikter om dina data, vilket kan äta upp värdefulla resurser. Dessutom kommer du sannolikt bara att kunna kontrollera en delmängd av dina totala data eftersom det är för tidskrävande att gå igenom hela datamängden.
Hur Alooma kan hjälpa
Om du utför dataprofilering på en stor datakälla kan du överväga att koppla det till ett verktyg som Alooma för att effektivisera och automatisera rensningen av dina data.
Alooma är ett modernt ETL-verktyg som kan hjälpa till att automatisera rensning och omvandling av data innan de flyttas till ett målarkiv. Som en del av bedömningen av dina data kan du identifiera vilka fel som kan åtgärdas vid källan och vilka fel som Alooma kan åtgärda medan data befinner sig i pipeline.
Alooma kan hjälpa dig att planera. När du väl bestämt dig för vilka data du vill profilera och flytta kan våra dataexperter hjälpa dig att planera, genomföra och underhålla din datapipeline.
Alooma är säkert. Alooma har specialiserat sig på att flytta dina data på ett säkert sätt. Alooma krypterar data i rörelse och i vila och är stolt 100 % SOC 2 typ II, ISO27001, HIPAA och GDPR-kompatibel.
Är du redo att se hur Alooma kan hjälpa dig att profilera och rensa dina data? Kontakta oss idag!