Revisão dos especialistas: Melhores ferramentas de perfilagem de dados para 2023
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- Olaf Källström
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Na era do big data, as organizações estão coletando uma quantidade colossal de dados estruturados e não estruturados. No entanto, a luta para aprimorar a qualidade dessas informações para uma melhor tomada de decisão é real. Uma das razões principais pelas quais as empresas não conseguem obter dados de qualidade é a falta de automação. Muitas vezes, as empresas dependem da escrita manual de código para realizar a validação, limpeza e filtragem de dados. Embora essas práticas ultrapassadas possam ajudar as empresas a lidar com menos dados, trabalhar com Big Data exige automação para melhorar a qualidade dos dados. É aí que entram as ferramentas de perfilagem de dados.
As ferramentas de perfilagem de dados são essenciais para garantir a qualidade dos seus dados. Elas fornecem uma compreensão abrangente do que é a perfilagem de dados, juntamente com uma lista das melhores ferramentas de perfilagem de dados de código aberto. Neste artigo, exploraremos o mundo da perfilagem de dados, os principais recursos disponíveis em 2023 e orientaremos você sobre como usá-los para melhorar a qualidade dos seus dados.
Entendendo a perfilagem de dados
A perfilagem de dados pode ser definida como o processo de examinar e analisar dados para criar resumos valiosos. O processo ajuda a obter a máxima qualidade dos dados coletados e insights dentro de um conjunto de dados específico, que as organizações podem usar para tomar decisões eficazes de crescimento dos negócios. À medida que os dados crescem exponencialmente, manter a qualidade dos dados se torna um desafio para as empresas em termos de produtividade e eficiência em suas iniciativas de análise de dados.
De acordo com a pesquisa da Gartner, o impacto financeiro médio da baixa qualidade dos dados nas organizações é de US$ 9,7 milhões por ano. Como resultado, a perfilagem de dados é um processo essencial para as organizações obterem dados que possam ser instrumentais em seus fluxos de trabalho de análise. Hoje, há uma ampla variedade de ferramentas de perfilagem de dados de código aberto e pagas disponíveis que podem ajudar as empresas a gerenciar seus dados de maneira mais eficiente.
Tipos de perfilagem de dados
A perfilagem de dados abrange uma vasta gama de metodologias para examinar vários conjuntos de dados e produzir metadados relevantes. Ela também tem a capacidade de proteger as organizações contra erros custosos que passam despercebidos em um banco de dados. Aqui estão alguns dos tipos cruciais de perfilagem de dados:
- Descoberta de estrutura ou análise de estrutura: Isso examina as linhas e colunas completas dos dados para determinar se um dado específico é consistente em termos de natureza ou não. Algumas técnicas típicas de descoberta de estrutura incluem correspondência de padrões, validação com metadados, entre outras.
- Descoberta de conteúdo: Focando principalmente na qualidade dos dados, a descoberta de conteúdo analisa mais a fundo os dados e ajuda os usuários a detectar problemas em linhas e colunas específicas de conjuntos de dados. A perfilagem de dados de descoberta de conteúdo trabalha com técnicas como detecção de valores discrepantes, uniformidade, contagens de frequência, etc.
- Descoberta de relacionamento: A descoberta de relacionamento é usada para detectar a interação entre uma fonte de dados e outra. A perfilagem de dados de descoberta de relacionamento é usada para estabelecer vínculos entre os dados em aplicativos e bancos de dados distintos.
Benefícios do uso de ferramentas de perfilagem de dados
As ferramentas de perfilagem de dados oferecem inúmeros benefícios que podem melhorar significativamente a qualidade dos seus dados e a eficiência dos seus processos de gerenciamento de dados. Aqui estão alguns dos principais benefícios:
- Melhoria da qualidade dos dados: Os usuários podem aprimorar a qualidade dos seus dados usando ferramentas de perfilagem de dados. Essas ferramentas ajudam a identificar e corrigir erros, inconsistências e redundâncias nos dados, melhorando assim sua qualidade geral.
- Identificação do impacto de alterações: As ferramentas de perfilagem de dados podem ajudar os usuários a entender o impacto de alterações nas fontes de dados. Isso pode ser especialmente útil ao migrar dados ou integrar novas fontes de dados.
- Aprimoramento da governança de dados: Com a perfilagem de dados, as organizações podem estabelecer uma melhor governança de dados, entendendo a estrutura, o conteúdo e a qualidade dos seus dados. Isso leva a uma melhoria no gerenciamento de dados e conformidade com regulamentos.
- Melhor tomada de decisão: Dados de alta qualidade resultam em melhores insights, o que, por sua vez, leva a uma melhor tomada de decisão. As ferramentas de perfilagem de dados garantem que os dados usados para análise e tomada de decisão sejam precisos, completos e confiáveis.
Escolhendo a ferramenta certa de perfilagem de dados
Selecionar a ferramenta certa de perfilagem de dados pode ser uma tarefa desafiadora, dada a variedade de opções disponíveis no mercado. No entanto, considerando alguns fatores-chave, você pode tomar uma decisão informada que melhor atenda às necessidades da sua organização. Aqui estão alguns fatores a serem considerados:
- Facilidade de uso: A ferramenta deve ser intuitiva e fácil de usar, permitindo que usuários de todos os níveis de habilidade a utilizem de forma eficaz.
- Escalabilidade: À medida que seus dados crescem, a ferramenta deve ser capaz de se adaptar e lidar com volumes maiores de dados sem comprometer o desempenho.
- Capacidades de integração: A ferramenta deve ser capaz de se integrar perfeitamente aos seus sistemas e bancos de dados existentes.
- Suporte e documentação: Uma boa ferramenta terá um suporte robusto e documentação abrangente para ajudar os usuários a solucionar problemas e aprender a usar a ferramenta de maneira eficaz.
- Custo: Considere o custo da ferramenta e se ela se encaixa no seu orçamento. Lembre-se de considerar tanto o custo inicial quanto os custos contínuos de manutenção e atualizações.
Principais ferramentas de perfilagem de dados para 2023
Em 2023, várias ferramentas de perfilagem de dados se destacam por seus recursos robustos, facilidade de uso e capacidade de fornecer dados de alta qualidade. Aqui estão algumas das principais ferramentas de perfilagem de dados para considerar:
RATH: Ferramenta de Perfilagem de Dados com IA
RATH é uma nova ferramenta de perfilamento de dados que é bem recebida pela comunidade de código aberto. Alimentado por IA, o RATH pode ajudá-lo a automatizar facilmente o processo de análise de dados, conduzir análises exploratórias de dados e gerar visualizações sem esforço.
Análise de Dados Facilitada
Apresentando o RATH como uma das ferramentas de perfilamento de dados, ele oferece um conjunto completo de recursos para ajudá-lo a obter insights valiosos sobre seus dados. Com o RATH, você pode examinar e analisar facilmente seus dados para entender sua estrutura, conteúdo e qualidade. Vamos explorar como o RATH simplifica o processo de perfilamento de dados:
Empoderando o Perfilamento de Dados
O RATH capacita você a perfilar seus dados de forma eficaz, fornecendo ferramentas e funcionalidades intuitivas. Você pode modificar facilmente campos, realizar transformações, ajustar tipos de campo e atribuir dimensões e medidas para obter uma compreensão mais profunda de seus dados. O vídeo a seguir demonstra como você pode gerar insights de dados com um clique usando o RATH:
Talend Open Studio
O Talend Open Studio é uma popular ferramenta de código aberto que executa tarefas de integração de dados em lote ou em tempo real. Ele oferece uma ampla gama de funcionalidades, incluindo integração de dados, qualidade de dados e big data. É conhecido por sua interface amigável e extensa biblioteca de componentes e conectores pré-construídos.
Prós:
- Interface amigável
- Biblioteca extensa de componentes e conectores pré-construídos
- Suporta tarefas de integração de dados em lote e em tempo real
Contras:
- A curva de aprendizado pode ser íngreme para iniciantes
- Suporte ao cliente limitado para a versão de código aberto
Quadient DataCleaner
O Quadient DataCleaner oferece recursos avançados de perfilamento, limpeza e qualidade de dados. É altamente escalável e pode lidar com grandes volumes de dados. Pode ser usado para realizar análise de lacunas nos dados, manipulação de dados e análise de completude.
Prós:
- Recursos avançados de perfilamento, limpeza e qualidade de dados
- Altamente escalável
- Pode lidar com grandes volumes de dados
Contras:
- A interface pode ser complexa para novos usuários
- Integração limitada com outras ferramentas
Open Source Data Quality and Profiling (OSDQ)
O OSDQ é uma ferramenta de código aberto que oferece recursos de perfilamento e qualidade de dados. É conhecido por sua capacidade de lidar com estruturas de dados complexas e suas robustas capacidades de perfilamento de dados.
Prós:
- Robustas capacidades de perfilamento de dados
- Pode lidar com estruturas de dados complexas
- Código aberto e gratuito para uso
Contras:
- Suporte ao cliente limitado
- Requer conhecimento técnico para ser usado de forma eficaz
OpenRefine
Anteriormente conhecido como Google Refine, o OpenRefine é uma ferramenta poderosa para trabalhar com dados bagunçados, limpá-los, transformá-los de um formato para outro e estendê-los com serviços da web. Ele ajuda as organizações a lidar com dados bagunçados, como conjuntos de dados com outliers ou valores ausentes.
Prós:
- Poderosas capacidades de limpeza e transformação de dados
- Pode lidar com dados bagunçados de forma eficaz
- Estende os dados com serviços da web
Contras:
- A interface pode ser complexa para novos usuários
- Capacidades de perfilamento de dados limitadas em comparação com outras ferramentas
DataMatch Enterprise
O DataMatch Enterprise oferece recursos avançados de perfilamento, limpeza e correspondência de dados. É conhecido por suas altas taxas de precisão e sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados.
Prós:
- Altas taxas de precisão
- Recursos avançados de perfilamento, limpeza e correspondência de dados
- Pode lidar com grandes volumes de dados
Contras:
- A ferramenta pode ser cara para pequenas empresas
- Requer conhecimento técnico para ser usada de forma eficaz
Cada uma dessas ferramentas tem seus pontos fortes e fracos, e a melhor para você dependerá de suas necessidades e circunstâncias específicas. No próximo segmento, vamos aprofundar as melhores práticas para o perfilamento de dados. Fique ligado!
Melhores Práticas para o Perfilamento de Dados
Para aproveitar ao máximo seus esforços de perfilamento de dados, é importante seguir algumas melhores práticas. Aqui estão algumas a serem consideradas:
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Comece com um objetivo claro: Antes de começar o perfilamento de dados, tenha uma compreensão clara do que espera alcançar. Isso guiará seus esforços e ajudará a escolher as ferramentas e técnicas certas.
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Use as ferramentas certas: Como discutimos, existem muitas ferramentas de perfilamento de dados disponíveis. Escolha aquela que melhor se adapta às suas necessidades e capacidades.
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Limpe seus dados: O perfilamento de dados pode ajudar a identificar erros e inconsistências em seus dados. Uma vez identificados, certifique-se de limpar seus dados para melhorar sua qualidade.
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Atualize regularmente seus perfis: Os dados mudam ao longo do tempo, portanto, é importante atualizar regularmente seus perfis de dados para garantir que reflitam o estado atual dos seus dados.
Tutorial: Como usar ferramentas de perfilagem de dados
O uso eficaz de ferramentas de perfilagem de dados pode melhorar significativamente a qualidade dos seus dados. Aqui está um guia passo a passo básico sobre como usar essas ferramentas:
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Selecione a ferramenta certa: Com base nas suas necessidades e nos fatores que discutimos anteriormente, escolha a ferramenta de perfilagem de dados que melhor atenda às suas necessidades.
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Defina seus objetivos: Antes de começar a perfilar seus dados, defina o que você espera alcançar. Isso pode envolver melhorar a qualidade dos dados, identificar erros ou obter uma melhor compreensão dos seus dados.
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Perfile seus dados:
Use a ferramenta para examinar seus dados. Isso pode envolver a execução de várias análises para entender a estrutura, conteúdo e qualidade dos seus dados.
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Interprete os resultados: Assim que a ferramenta tiver perfilado seus dados, interprete os resultados. Isso pode envolver a identificação de erros, inconsistências ou padrões nos seus dados.
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Limpe e melhore seus dados: Com base nos resultados da sua profilagem de dados, tome medidas para limpar e melhorar seus dados. Isso pode envolver a correção de erros, a remoção de duplicatas ou a padronização dos formatos de dados.
Melhores práticas de perfilagem de dados
Para obter o máximo dos seus esforços de perfilagem de dados, é importante seguir algumas melhores práticas. Aqui estão algumas a serem consideradas:
- Comece com um objetivo claro: Antes de iniciar a perfilagem de dados, tenha uma compreensão clara do que você espera alcançar. Isso guiará seus esforços e ajudará você a escolher as ferramentas e técnicas certas.
- Use as ferramentas certas: Como discutimos, há muitas ferramentas de perfilagem de dados disponíveis. Escolha aquela que melhor se adapte às suas necessidades e capacidades.
- Limpe seus dados: A perfilagem de dados pode ajudar a identificar erros e inconsistências nos seus dados. Assim que você identificar essas questões, certifique-se de limpar seus dados para melhorar sua qualidade.
- Atualize regularmente seus perfis: Os dados mudam ao longo do tempo, portanto, é importante atualizar regularmente seus perfis de dados para garantir que reflitam o estado atual dos seus dados.
Como usar ferramentas de perfilagem de dados
O uso eficaz de ferramentas de perfilagem de dados pode melhorar significativamente a qualidade dos seus dados. Aqui está um guia passo a passo básico sobre como usar essas ferramentas:
- Selecione a ferramenta certa: Com base nas suas necessidades e nos fatores que discutimos anteriormente, escolha a ferramenta de perfilagem de dados que melhor atenda às suas necessidades.
- Defina seus objetivos: Antes de começar a perfilar seus dados, defina o que você espera alcançar. Isso pode envolver melhorar a qualidade dos dados, identificar erros ou obter uma melhor compreensão dos seus dados.
- Perfile seus dados: Use a ferramenta para examinar seus dados. Isso pode envolver a execução de várias análises para entender a estrutura, conteúdo e qualidade dos seus dados.
- Interprete os resultados: Assim que a ferramenta tiver perfilado seus dados, interprete os resultados. Isso pode envolver a identificação de erros, inconsistências ou padrões nos seus dados.
- Limpe e melhore seus dados: Com base nos resultados da sua perfilagem de dados, tome medidas para limpar e melhorar seus dados. Isso pode envolver a correção de erros, a remoção de duplicatas ou a padronização dos formatos de dados.
FAQs
P1: O que são ferramentas de perfilagem de dados?
Ferramentas de perfilagem de dados são aplicativos de software que ajudam você a examinar e analisar dados para criar resumos valiosos. Elas ajudam na identificação e correção de erros, inconsistências e redundâncias nos dados, melhorando assim sua qualidade geral.
P2: Quais são os benefícios do uso de ferramentas de perfilagem de dados?
As ferramentas de perfilagem de dados oferecem inúmeros benefícios, incluindo melhoria na qualidade dos dados, aprimoramento das capacidades de análise e mineração de dados, simplificação dos processos de limpeza e integração de dados, e facilitação da descoberta e validação de dados.
P3: Como escolher a ferramenta certa de perfilagem de dados para minhas necessidades?
Ao escolher uma ferramenta de perfilagem de dados, considere fatores como facilidade de uso, escalabilidade, capacidades de integração, suporte e documentação, e custo. A melhor ferramenta para você dependerá das suas necessidades e circunstâncias específicas.
Conclusão
Na era do big data, as ferramentas de perfilagem de dados deixaram de ser um luxo e se tornaram uma necessidade. Elas são essenciais para garantir a qualidade dos seus dados e aproveitar ao máximo seus processos de gerenciamento de dados. Ao compreender o que é a perfilagem de dados, conhecer as principais ferramentas disponíveis em 2023 e aprender a usá-las de maneira eficaz, você pode melhorar significativamente a qualidade dos seus dados e a eficiência dos seus processos de gerenciamento de dados. Portanto, escolha a melhor ferramenta de perfilagem de dados para suas necessidades e comece a melhorar a qualidade dos seus dados hoje mesmo!