データプロファイリング 101

今の要件 データ品質 ますます高くなっています。何億ものデータを含むレポートのデータ品質を迅速に分析するにはどうすればよいでしょうか?この記事では、テストで使用したデータ プロファイリング方法を紹介します。記事に入る前に、考えてみましょう データプロファイリングとは 最初。

データプロファイリングとは何ですか?

ウィキペディアのデータ プロファイリングの定義: データ プロファイリングは、既存のデータ ソースで使用可能なデータを調べ、そのデータに関する統計と情報を収集するプロセスです。このプロセスにより、既存のデータの正確な概要が得られ、不一致、潜在的なリスク、または傾向が確実に特定されます。企業は、データ プロファイリング プロセス中に得られた重要な洞察を自社の利益のために利用できます。

データプロファイリングとは?

データプロファイリングとは?

なぜデータプロファイリングが必要なのですか?

データの発見、理解、整理に役立ちます。これは、さまざまな理由から、組織がデータを処理する方法の重要な部分である必要があります。

まず、データ プロファイリングは、データの基本をカバーし、テーブル内の情報が説明と一致することを確認するのに役立ちます。次に、さまざまなデータベース、ソース アプリケーション、またはテーブル間の関係を明らかにすることで、データをよりよく理解するのに役立ちます。データ プロファイリングは、自社のデータに隠された隠れた情報のチャンクを発見するだけでなく、データが標準的な統計的手段や会社固有のビジネス ルールに準拠していることを確認するのにも役立ちます。

データプロファイリングにはどのような種類がありますか?

今日使用されているデータ プロファイリング手法またはプロセスの多くは、構造発見、コンテンツ発見、および関係発見の 3 つの大きなカテゴリに分けることができます。ただし、目標は同じで、データの品質を向上させ、データをより深く理解することです。

  • 構造発見: 構造分析とも呼ばれ、データに一貫性があり、整形式であることを検証します。構造発見では、データの単純な基本統計も調べます。最小値と最大値、平均値、中央値、最頻値、標準差などの統計を使用して、データの有効性についての洞察を得ることができます。
  • コンテンツの発見: これは、データベースのさまざまな要素を詳細に調べてデータの品質をチェックするプロセスであり、null 値や不正確またはあいまいな値を含む領域を見つけるのに役立ちます。たくさんの データ管理 タスクは、データセット内のすべての矛盾したあいまいなエントリを説明することから始まります。コンテンツ発見の標準化されたプロセスは、これらの小さな問題を解決する上で重要な役割を果たします。
  • 関係発見: 使用されているデータを発見し、データセット間の接続をよりよく理解しようとすることが含まれます。このプロセスはメタデータ分析から始まり、データ間の重要な関係を特定し、特にデータが重複している特定のフィールド間のつながりを絞り込みます。このプロセスは、発生する問題の一部を軽減するのに役立ちます。 データ ウェアハウス またはデータがずれている場合の他のデータセット。

データプロファイリングの利点は何ですか?

企業や組織にさまざまなメリットをもたらします。

1. 高品質のデータで意思決定を改善する

データプロファイリングは、ユーザーが使用するデータが最高品質であることを保証するために使用できるプロセスです。企業が高品質で信頼性の高いデータを使用すると、そのデータを使用して、ビジネスにプラスの影響を与える情報を取得できます。この情報はさまざまなカテゴリから取得され、さまざまなアプリケーションで会社全体の人々によって使用されます。可能性のある課題を特定し、ビジネスの軌道を予測するのに役立ちます。

2.積極的な危機管理

データ プロファイリングにより、問題領域を特定し、エスカレートする前に対処できます。

3. 予測的意思決定

データのプロファイリングにより、わずかなエラーでも深刻な問題に発展するのを防ぐことができます。企業は、さまざまなシナリオのさまざまな結果を理解できます。このような機能は、企業の状態を正確に理解し、長期的な改善のための決定を下すのに役立ちます。

4.整理整頓を徹底する

多くの場合、データ セットには、複数のソースに多様なデータ ソースがあります。これらの情報源は、ソーシャル メディア、顧客調査、ビッグ データ マーケットプレイスなどです。プロファイリングにより、ユーザーはデータをソースまで追跡し、理想的な暗号化への道を開くことができます。その後、専門家はさまざまなデータ セットと参照を分析して、データが標準の統計パラメータとビジネス ルールに準拠していることを確認できます。

データプロファイリングの手順は?

データ プロファイリングを通じて、組織は体系的で反復的なプロセスで大量のデータを分析しています。プロセスは一貫しており、固定の指標に基づいています。現在のビジネス環境ではデータは動的であるため、その品質を継続的に評価できる必要があります。ただし、企業にとっての主な問題は、社内でデータ プロファイリング ツールを構築することと、それに伴う高コストです。企業がデータ プロファイリングを開始したい場合、適切で安定した一貫したベースを設定するには、主に 4 つの手順があります。

1.ディスカバリーでベースを設定する

データ プロファイリングを開始するすべてのビジネス計画は、発見から始める必要があります。それは、構造、内容、関係の発見です。

2. プロファイリングの手順

プロファイリングでは、組織は、使用している各データセットの詳細をリストすることから始めます。これは、すべてのユーザー データセットを明確に表示するデータセットと考えてください。大企業はエンタープライズ リソース プランニング (ERP) システムに依存しているか、独自のデータ管理プラットフォームを使用していますが、小規模企業はスプレッドシートなどのオプションを使用する傾向があります。プロファイリングが完了すると、他の優先度の低いデータと比較して、その有用性とアクセスの容易さに基づいてデータを分離できます。後者は、安価なストレージ デバイスに格納できます。

3. データの標準化

データの分離とアクセスの容易さが達成されたら、次のステップは包括的なデータの標準化です。

4. より良い標準化のためのクレンジング

データのクリーニングは、標準化後の最後のステップです。これは、新しい標準化ルールの適用によって発生したすべてのフォーマット エラーが修正されることを保証する標準化の別のレベルです。この段階で、破損したデータや無関係なデータは削除されます。堅牢な分析戦略と堅牢なバックアップにより、これを超えるデータの問題を防ぐことができます。

結論

この記事をお読みいただき、ありがとうございます。データ プロファイリングとは何かをよりよく理解していただくために、この記事が役立つことを願っています。データ プロファイリングについて詳しく知りたい場合は、こちらをご覧になることをお勧めします。 Gudu SQLFlow 詳細については。

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