1. Что такое профилирование данных?
Профилирование данных — это метод обнаружения и исследования проблем с качеством данных, таких как дублирование, несогласованность, отсутствие точности и отсутствие полноты. Профилирование данных выполняется путем анализа одного или нескольких источников данных и сбора метаданных, показывающих состояние данных, что позволяет менеджерам данных исследовать причину ошибок данных. Профилирование данных позволяет просматривать статистику данных, такую как степень избыточности и процент значений атрибутов, в табличном и графическом формате.
- Сбор описательной статистики, такой как минимум, максимум, количество и сумма
- Тип данных, длина и коллекция шаблонов повторения
- Маркировка данных по ключевому слову, описанию или категории
- Риск выполнения оценки качества данных и выполнения объединения данных
- Обнаружение метаданных и оценка их точности
- Идентификация распределений, кандидатов-ключей, кандидатов-внешних ключей, функциональных зависимостей, зависимостей неявных значений и выполнения кросс-табличного анализа.
2. Тип профилирования данных
Существует три основных типа профилирования данных.
- Обнаружение структуры
Этот процесс позволяет убедиться, что данные непротиворечивы и правильно сформированы, а также выполнить математические проверки данных (например, сумма, минимум или максимум). Подтверждение структуры данных может помочь вам понять, насколько хорошо структурированы ваши данные. Например, вы можете узнать процент телефонных номеров с неправильными цифрами в вашей базе данных.
- Поиск содержания
С помощью этого метода проверяются отдельные записи данных для обнаружения ошибок. Поиск содержимого определяет, есть ли проблема с определенной строкой в таблице, и системные проблемы, возникающие из-за данных (например, номера телефонов без кодов городов).
- Обнаружение отношений
Узнайте, как взаимосвязаны части ваших данных. Например, обнаруживайте ключевые взаимосвязи между таблицами базы данных, ячейками электронной таблицы или ссылками между таблицами и т. д. Понимание взаимосвязей важно для повторного использования данных. Кроме того, вам необходимо объединить соответствующие источники данных таким образом, чтобы либо интегрировать их, либо поддерживать важные взаимосвязи.
3. Профилирование данных с помощью CLICK AI
CLICK AI тщательно изучает отдельные элементы базы данных, чтобы проверить качество данных. Это позволяет находить и устранять или исправлять области с нулевыми значениями, недопустимыми или неоднозначными значениями.
