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データプロファイリングにより、収集した情報を調査し、エラー、不整合、機会を特定します。
目だけに頼らないでください。データプロファイリング会社概要 と提携すると、情報を大規模に調査し、活用できるインサイトを得ることができます。
データプロファイリングの意味を深く掘り下げて、これがツールキットに追加すべきアプローチであるかどうかを判断することができます。
データプロファイリングとは?
多くの会社概要 情報が集まっています。 実際、 会社概要 の 90% 以上 が、ビックデータ ソリューションへの支出が毎年増えていると回答しています。 しかし、データドリブンな文化を築いたのはそのうちの72%に過ぎません。エラーや機会損失のせいにする。データプロファイリングでこれらの問題を解決します。
データプロファイリングでは、デジタルツールを使用して情報をくまなく調べ、次のことを行います。
- 確かめる。 テーブル内のデータが説明と一致していることを確認します。
- 明かす。 さまざまなソース、データセット、テーブル間の関係を検出します。
- そうです。 入力の不一致 (数字が綴られることがあるなど) を見つけて、明確なつながりを作るのを妨げます。
- パーズ。 クリーンなデータから引き出し、レポートやプレゼンテーションにスパイスを加えます。
データプロファイリングはディスカバリーから始まります。 3つのタイプがあります。
- コンテンツ： null である、正しくない、または何らかの形で異常なスポット値。各データレコードを個別にタップします。
- 関係： 情報がどのようにつながり、交差するかを確認します。調査結果を活用して、データを効率的に再利用できるようにします。
- 構造： データが正しくフォーマットされ、一貫して入力されていることを確認してください。
データプロファイリングは、ハウスクリーニングに少し似ています。各ファイルは、エラーの原因となる可能性があります。あなたの仕事は、物事を整理整頓するのに役立ちます。
データプロファイリングの仕組み
全会社概要のほぼ4分の1は、ビックデータをエンドユーザーがアクセス可能にすることはできません。 数百 (または数千) のソースから情報を収集し、IT のチェック、クリーニング、またはマッサージをまったく行わない場合は、このグループ (グループ) に参加できます。
次のような 1 つ (または複数) の実績のあるデータ プロファイリング手法を使用します。
- カラムプロファイリング。 テーブルをスキャンして、パターンや不整合を見つけます。複数の列を不整合や依存関係と比較します。
- データ分析。 フィールド間の関係を特定し、入力が重なったり整列しなかったりする場合は、接続を排除または絞り込みます。
- データ・ルールの検証。 データの収集方法と記録方法を指示する確固たるアウトラインを作成します。
- パターンマッチング。 テーブルとデータセットの有効な形式を見つけます。
- テーブルプロファイリング。 欠落しているレコードまたは孤立したレコードを特定します。列がどのように交差し、データがどのように重複するかを調べます。
データのクリーンアップは非常に重要です。Syncari(データプロファイリングツールを提供する会社概要)は、不良データが会社概要の 収益の15%を占めると述べています。
しかし、データを手作業でチェックすることに躊躇しているのは、あなただけではありません。重要なデータを目視で調査することは、時間がかかり、非効率的です。代わりに、ソフトウェア プロバイダーを試してください。
データウェアハウスには個人データが含まれていますか?この非常に特別で特定の種類の情報を取り巻く規則や規制の詳細については、 ブログをご覧ください。
参考文献
会社概要 データドリブンになるための取り組みに失敗しています。 （2019年2月、ハーバードビジネスレビュー。
会社概要 ビックデータ アナリティクスで直面している最も一般的な問題。 ビジネスインテリジェンス。
不良データの壊滅的なコストとITの行き先。 (2019年11月)。シンカリ。
