В блогах о больших данных мы обсуждали функциональные уровни больших данных, а в моем последнем блоге я перечислил 11 лучших инструментов облачного хранения данных. Следующим шагом после хранения является процесс очистки данных.
Когда мы говорим о больших данных, само собой разумеется, что данные растут с угрожающей скоростью, будь то бизнес-данные или личные данные. Если исходить из фактов, то каждый день в мире создается 2,5 квинтиллиона байт данных. Эти данные также содержат повторяющиеся и ошибочные записи, которые нам необходимо удалить, прежде чем анализировать их для получения более глубокой информации. Неточные данные приводят к неверным предположениям, а анализ в конечном итоге приводит к провалу проекта.
Очистка данных — это название процесса исправления и устранения (если требуется) неточных записей из конкретной базы данных. Целью очистки данных является обнаружение так называемых «грязных данных» для их изменения или удаления, чтобы обеспечить точность и соответствие данного набора данных другим наборам данных в системе.
Существует множество данных. Инструменты для чистки. Хороший инструмент очистки данных помогает очистить вашу базу данных от повторяющихся данных, неверных записей и неверной информации. Эти инструменты можно разделить на следующие категории в зависимости от среды, в которой они используются:
В этом блоге вы познакомитесь с некоторыми хорошими инструментами очистки данных в автономном режиме.
1. Drake
/p>
Drake — это простой в использовании, расширяемый инструмент обработки текстовых данных, который организует выполнение команд вокруг данных и их зависимостей. Шаги обработки данных определяются вместе с их входными и выходными данными. Он автоматически разрешает зависимости и предоставляет богатый набор возможностей для управления рабочим процессом. Он поддерживает несколько входов и выходов и имеет встроенную поддержку HDFS.
2. OpenRefine
/p>
OpenRefine, ранее называвшаяся Google Refine, — это автономное мощное настольное приложение с открытым исходным кодом для работы с беспорядочными данными. Он предлагает функцию обработки данных, то есть очистку данных и преобразование данных из одного формата в другие. Оно похоже на приложение для работы с электронными таблицами, но ведет себя больше как база данных.
Оно работает с данными аналогично таблицам реляционной базы данных, т. е. оно работает со строками данных, в которых есть ячейки под столбцами. Один проект OpenRefine — это одна таблица. Пользователи могут изменять отображение строк, используя различные критерии фильтрации. Все действия Операции, выполненные с набором данных, сохраняются в проекте и могут быть воспроизведены в другом наборе данных.
3. Trifacta Wrangler
/p>
Этот инструмент помогает нам в процессе обработки данных. Обработка данных в общих чертах определяется как процесс ручного преобразования или сопоставления данных из одной необработанной формы в другой формат, который позволяет более удобно использовать данные с помощью полуавтоматических инструментов.
Wrangler значительно улучшает способы обработки данных. организации извлекают пользу из разнообразных данных. В trifecta wrangler был применен новый подход к тому, как аналитики делают данные полезными, используя новейшие методы визуализации данных, машинного обучения, взаимодействия человека с компьютером и обработки данных. У них есть простая цель: тратить меньше времени на форматирование и больше времени на анализ данных. Он позволяет интерактивно преобразовывать беспорядочные реальные данные в таблицы данных для инструментов анализа.
4. DataCleaner
/p>
Data Cleaner — это приложение для анализа качества данных и платформа для решений по обеспечению качества данных. Его ядром является мощный механизм профилирования, который можно расширять и, таким образом, добавлять очистку, преобразование, обогащение данных, дублирование DE, сопоставление и слияние. Некоторые его функции приведены ниже:
5. Winpure Clean and Match
/p>
Контроль качества данных — наиболее важный фактор общего успеха проекта или кампании. Это пакет очистки и сопоставления данных, специально разработанный для повышения точности деловых или потребительских данных. Это отмеченный наградами пакет программного обеспечения, идеально подходящий для очистки, исправления и дедупликации списков рассылки, баз данных, электронных таблиц и CRM. Его можно использовать для таких баз данных, как Access, Dbase, SQL Server, а также таблиц Excel и файлов Txt.
6. TIBCO Clarity
TIBCO Clarity — это инструмент подготовки данных, который предлагает вам программные услуги по требованию из Интернета в форме программного обеспечения как услуги. Его можно использовать для обнаружения, профилирования, очистки и стандартизации необработанных данных, собранных из разрозненных источников, а также для предоставления данных хорошего качества для точного анализа и анализа. d разумное принятие решений. Возможности TIBCO Clarity для управления необработанными данными:
7. Data Ladder
Data Ladder Company — компания, занимающаяся программным обеспечением для обеспечения качества данных. Ее цель – помочь бизнес-пользователям получить максимальную отдачу от своих данных с помощью инструментов сопоставления, профилирования, дедупликации и обогащения данных. Пакет Data Match Enterprise — это наглядное приложение для очистки данных на рабочем столе, специально разработанное для решения проблем с качеством данных клиентов и контактных данных. Data Match Enterprise включает в себя множество запатентованных и стандартных алгоритмов для обнаружения фонетических, нечетких, ошибочных и сокращенных вариантов.
Программное обеспечение для дедупликации данных предлагает комплексное решение для обеспечения качества данных, очистки, сопоставления и дедупликации в одном простом и простом программном обеспечении. использовать пакет программного обеспечения.
8. Star DQ Pro
/p>
Убедитесь, что ваши данные точны, подлинны и актуальны. Он учитывает ключевые требования к качеству данных, такие как точность, полнота, последовательность, сроки, уникальность и достоверность. Предлагаемые им функции:
Очистка данных особенно важна, когда хранится большой объем данных. Цель корректирующих действий в отношении «грязных» данных состоит в том, чтобы сделать любые ошибки как можно более незначительными. Если не проводить очистку данных регулярно, ошибки могут накапливаться и приводить к снижению эффективности работы. В следующем блоге о больших данных я бы перечислил облачный инструмент очистки данных и инструменты для базы данных Salesforce.
Читать: 0
