Nei blog sui Big Data abbiamo discusso dei livelli funzionali dei Big Data e nel mio ultimo blog ho elencato gli 11 migliori strumenti di archiviazione dei dati nel cloud. Il passo successivo dopo l'archiviazione è il processo di pulizia dei dati.
Quando parliamo di Big Data, è ovvio che i dati stanno crescendo a un ritmo allarmante, sia che si tratti di dati aziendali che di dati personali. Se seguiamo i fatti, ogni giorno nel mondo vengono creati 2,5 quintilioni di byte di dati. Questi dati contengono anche record ripetitivi ed errati che dobbiamo rimuovere prima di estrarli per ottenere approfondimenti. Dati imprecisi portano a presupposti e analisi errate che alla fine portano al fallimento del progetto.
Data Cleansing è il nome del processo di correzione ed eliminazione (se necessario) di record imprecisi da un particolare database. Lo scopo della pulizia dei dati è rilevare i cosiddetti dati sporchi per modificarli o eliminarli per garantire che un determinato insieme di dati sia accurato e coerente con altri insiemi nel sistema.
Esistono una varietà di dati Strumenti di pulizia. Un buon strumento di pulizia dei dati aiuta a pulire il database da dati duplicati, voci errate e informazioni errate. Questi strumenti possono essere suddivisi nelle seguenti categorie a seconda dell'ambiente in cui vengono utilizzati:
Questo blog ti farà conoscere alcuni buoni strumenti di pulizia dei dati offline.
1. Drake
Drake è uno strumento per il flusso di lavoro dei dati basato su testo, semplice da usare, estensibile, che organizza l'esecuzione dei comandi attorno ai dati e alle loro dipendenze. Le fasi di elaborazione dei dati sono definite insieme ai relativi input e output. Risolve automaticamente le dipendenze e fornisce un ricco set di opzioni per il controllo del flusso di lavoro. Supporta più ingressi e uscite e ha il supporto HDFS integrato.
2. OpenRefine
OpenRefine, precedentemente chiamato Google Refine, è una potente applicazione desktop open source autonoma per lavorare con dati disordinati. Offre la funzionalità di gestione dei dati, ovvero la pulizia dei dati e la trasformazione dei dati da un formato ad altri. È simile all'applicazione per fogli di calcolo, ma si comporta più come un database.
Funziona sui dati in modo simile alle tabelle dei database relazionali, ovvero opera su righe di dati che hanno celle sotto le colonne. Un progetto OpenRefine è una tabella. Gli utenti possono modificare la visualizzazione delle righe utilizzando vari criteri di filtro. Tutti atti Le operazioni eseguite su un set di dati vengono archiviate in un progetto e possono essere riprodotte su un altro set di dati.
3. Trifacta Wrangler
Questo strumento ci aiuta nel processo di Data Wrangling. Il data wrangler è definito in modo approssimativo come il processo di conversione o mappatura manuale dei dati da una forma grezza in un altro formato che consente un consumo più conveniente dei dati con l'aiuto di strumenti semiautomatici.
Wrangler migliora notevolmente il modo in cui le organizzazioni traggono valore da dati diversi. Con trifecta wrangler è stato applicato un nuovo approccio al modo in cui gli analisti rendono utili i dati sfruttando le più recenti tecniche di visualizzazione dei dati, apprendimento automatico, interazione uomo-computer ed elaborazione dei dati. Hanno il semplice obiettivo di dedicare meno tempo alla formattazione e più tempo all'analisi dei dati. Consente la trasformazione interattiva di dati disordinati del mondo reale in tabelle di dati per strumenti di analisi.
4. DataCleaner
Data Cleaner è un'applicazione di analisi della qualità dei dati e una piattaforma di soluzioni per soluzioni di qualità dei dati. Il suo nucleo è un potente motore di profilazione, che è estensibile e quindi aggiunge pulizia, trasformazione, arricchimento, duplicazione DE, corrispondenza e fusione dei dati. Alcune delle sue funzionalità sono le seguenti:
5. Winpure Clean and Match
Il controllo della qualità dei dati è il fattore più importante alla base del successo complessivo di un progetto o di una campagna. Si tratta di una suite di pulizia e corrispondenza dei dati, appositamente progettata per aumentare la precisione dei dati aziendali o di consumo. È una suite software pluripremiata, ideale per pulire, correggere e deduplicare mailing list, database, fogli di calcolo e CRM. Può essere utilizzato per database come Access, Dbase, SQL Server e anche tabelle Excel e file Txt.
6. TIBCO Clarity
TIBCO Clarity è uno strumento di preparazione dei dati che offre servizi software on-demand dal Web sotto forma di Software-as-a-Service. Può essere utilizzato per scoprire, profilare, pulire e standardizzare i dati grezzi raccolti da fonti disparate e fornire dati di buona qualità per analisi accurate e d processo decisionale intelligente. Funzionalità di TIBCO Clarity per la gestione dei dati grezzi:
7. Data Ladder
Data Ladder Company è una società di software per la qualità dei dati, con l'obiettivo di aiutare gli utenti aziendali a ottenere il massimo dai propri dati attraverso strumenti di corrispondenza, profilazione, deduplicazione e arricchimento dei dati. La suite Data Match Enterprise è un'applicazione desktop di pulizia dei dati altamente visiva progettata specificamente per risolvere problemi di qualità dei dati di clienti e contatti. Data Match Enterprise include molteplici algoritmi proprietari e standard per il rilevamento di variazioni fonetiche, fuzzy, errate e abbreviate.
Il software di deduplicazione dei dati offre una soluzione completa per la qualità dei dati, la pulizia, la corrispondenza e il software di deduplicazione in un unico software facile da usare. utilizzare la suite software.
8. Star DQ Pro
Assicurati che i tuoi dati siano accurati, autentici e aggiornati. Risponde ai requisiti chiave della qualità dei dati come accuratezza, completezza, coerenza, tempistiche, unicità e validità. Le funzionalità offerte sono
La pulizia dei dati è particolarmente importante quando viene archiviata una grande quantità di dati. L'obiettivo dell'azione correttiva sui dati sporchi è quindi rendere eventuali errori il più insignificanti possibile. Se la pulizia dei dati non viene effettuata regolarmente, gli errori possono accumularsi e portare a una diminuzione dell’efficienza del lavoro. Nel prossimo blog sui Big Data, elencherò lo strumento di pulizia dei dati basato sul cloud e gli strumenti per il database Salesforce.
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