Что такое профилирование данных? Определение и типы

15 июля 2021 г.

Профилирование данных помогает компаниям сделать свои процессы обработки данных быстрыми, точными и эффективными. Компании могут поддерживать процедуру профилирования данных для выявления и решения проблем, что может облегчить им управление данными и их передачу. Понимание этих процессов может помочь вам поддерживать точность и организованность данных вашей компании, чтобы вы могли разработать более эффективные методы управления ими. В этой статье мы обсудим профилирование данных, его важность, причины и методы его использования, а также его типы и преимущества.

Что такое профилирование данных?

Профилирование данных — это процесс изучения и записи статистики из данных для обеспечения ее точности. Это дает компаниям информацию, необходимую им для ввода и хранения информации в хранилище данных (DW), в котором хранятся данные из нескольких источников, таких как веб-сайты, социальные сети и электронная почта. Хранилища данных используют процесс под названием «извлечение, преобразование, загрузка» для копирования данных и передачи их в новую систему. Профилирование данных также может выявить проблемы с данными в процессе ETL, которые специалисты могут исправить или улучшить.

Почему важно профилирование данных?

Профилирование данных важно, поскольку мониторинг данных компании помогает обеспечить точность, полноту и качество. У компаний часто есть несколько источников данных, включая веб-сайты, блоги, социальные сети и другие платформы. Профилирование данных проверяет эти данные для целей передачи, чтобы компании могли получать доступ, использовать и изменять данные при необходимости. Это также позволяет компаниям убедиться в качестве данных перед переносом их из устаревшей системы в новую.

Причины, по которым компании используют профилирование данных

Вот несколько причин, по которым компании могут использовать профилирование данных:

• Организовывать и понимать данные

• Убедитесь, что данные соответствуют статистическим и организационным стандартам

• Обнаружение проблем с качеством данных

• Определите конкретные данные, которые необходимо исправить

• Определение источников проблем с качеством данных

Некоторые дефекты, которые компании обнаруживают в данных, включают отсутствующие значения, дублирование и аномальные закономерности. Обнаружив эти проблемы, они могут использовать корректирующие инструменты, такие как программное обеспечение для очистки данных, для устранения проблем и подготовки данных к хранению или передаче.

Связанный: [A Definitive Guide to Data Warehousing: What It Is, Uses, Approaches and Example](career-advice/career-development/data-warehousing)

Методы эффективного использования профилирования данных

Вот четыре распространенных метода эффективного профилирования данных:

Профилирование столбца

Во время профилирования столбцов программа просматривает таблицы и подсчитывает, сколько раз каждое значение появляется в каждом столбце. Компании используют этот метод для определения частотного распределения и закономерностей атрибутов данных, в том числе:

• Анализ диапазона

• Оценка формата

• Распределение шаблонов

• мощность

• Анализ уникальности

• Разреженность

• Отсутствие значения

• Распознавание абстрактного типа

• Анализ перегрузки атрибутов

Компании могут реализовать профилирование столбцов с помощью хеш-таблиц, представляющих собой структуры данных, которые сопоставляют ключи со значениями, то есть связывают их вместе. Хэш-таблицы позволяют компаниям визуально организовывать столбцы данных, чтобы они могли легко получить доступ к данным.

Межстолбцовое профилирование

Чтобы использовать профилирование между столбцами, вы собираете информацию о том, как значения и поля в таблице связаны друг с другом. Это включает в себя два основных процесса: анализ ключей и анализ зависимостей. При анализе ключей вы ищете в информационных полях первичный ключ или метку столбца, которая идентифицирует остальные ваши данные. При анализе зависимостей вы проверяете отношения между полями в наборе данных.

Профилирование между таблицами

Профилирование между таблицами анализирует взаимосвязь между определенными переменными. Основная цель профилирования между таблицами — сканирование таблиц на наличие внешних ключей, которые представляют собой связи между наборами атрибутов в одной таблице и первичным ключом в другой. Компании также используют этот процесс для выявления сходств и различий в атрибутах данных. Это позволяет им находить избыточность и определять, какие значения данных они могут передавать в другие системы.

Проверка правила данных

Правила данных определяют типы информации, которую пользователь может вводить в ячейку. Проверка правил данных обеспечивает соблюдение этих ограничений, проверяя, что наборы данных соответствуют определенным правилам. Профессионалы могут использовать два процесса для проверки правил данных.

Например, специалист по данным может решить, что в столбце с ценами на товары пользователи могут вводить только значения от 6 до 12. Это правило данных. Если пользователь вводит число за пределами этого диапазона, программа сообщает ему, что он не может ввести это значение в эту ячейку. Это проверка правил данных.

3 типа профилирования данных

Вот три основных типа профилирования данных:

1. Открытие структуры

Обнаружение структуры, также называемое структурным анализом, подтверждает согласованность и форматирование данных. Он также исследует основные статистические данные в данных, такие как средние значения, медианы, режимы и стандартные отклонения. Сопоставление с образцом — один из наиболее распространенных методов обнаружения структуры. Это позволяет специалистам по данным проверять наборы данных на допустимые форматы.

2. Обнаружение контента

Обнаружение контента помогает специалистам по данным находить ошибки в отдельных записях данных. Он определяет определенные строки в таблице, которые необходимо решить, а также системные проблемы с данными. Обнаружение содержимого также выявляет области, содержащие нулевые или неверные значения.

3. Открытие отношений

Обнаружение взаимосвязей включает в себя поиск активных данных и определение взаимосвязей между наборами данных. Процесс начинается с общего анализа данных и, в конечном итоге, выявляет связи, включающие перекрывающиеся данные. Обнаружение взаимосвязей позволяет повторно использовать данные и свести к минимуму проблемы в хранилище данных.

Преимущества профилирования данных

Профилирование данных предлагает множество преимуществ для организаций, но может быть особенно полезным для крупных компаний с обширными данными из нескольких источников. Вот некоторые из его преимуществ:

• Улучшите качество ваших данных: этот процесс может выявить проблемы с данными, чтобы вы могли решить их перед сохранением или передачей. После первого процесса профилирования данных обслуживание ваших данных может стать проще и эффективнее.

• Предотвращение кризисов и управление ими: этот процесс дает представление о потенциальных проблемах с данными, что может помочь вам решить эти проблемы до того, как они создадут проблемы в системе.

• Сократите фазу реализации проектов: этот процесс может сократить время, необходимое для внедрения баз данных, поскольку вы можете подтвердить качество своих данных перед их тестированием, установкой и обучением персонала тому, как их использовать.

• Обеспечить управление мастер-данными: этот процесс играет важную роль в управлении мастер-данными, поскольку он позволяет группам бизнеса и информационных технологий работать вместе для обеспечения согласованности, точности и подотчетности данных компании.

• Улучшите процесс принятия решений: этот процесс может показать вам потенциальные результаты новых сценариев, которые могут помочь вам в принятии решений.

• Будьте организованы: этот процесс может помочь вам понять взаимосвязь между каждым значением данных, а также может хранить и получать доступ к данным организованным образом.