데이터 프로파일링 101

이제 요구 사항은 다음과 같습니다. 데이터 품질 점점 더 높아지고 있습니다. 수억 개의 데이터가 있는 보고서의 데이터 품질을 빠르게 분석하는 방법은 무엇일까요? 이 글에서는 테스트에 사용된 데이터 프로파일링 방법을 알려드리겠습니다. 글을 읽기 전에 먼저 알아봅시다. 데이터 프로파일링이란 무엇인가 첫 번째.

데이터 프로파일링이란 무엇인가요?

데이터 프로파일링에 대한 위키피디아의 정의: 데이터 프로파일링은 기존 데이터 소스에서 사용 가능한 데이터를 검토하고 해당 데이터에 대한 통계와 정보를 수집하는 프로세스입니다. 이 프로세스는 기존 데이터에 대한 정확한 개요로 이어져 불일치, 가능한 위험 또는 추세가 식별되도록 합니다. 회사는 데이터 프로파일링 프로세스 중에 얻은 주요 통찰력을 자체적으로 활용할 수 있습니다.

데이터 프로파일링이란?

왜 데이터 프로파일링이 필요한가요?

데이터를 발견하고, 이해하고, 구성하는 데 도움이 됩니다. 여러 가지 이유로 조직이 데이터를 처리하는 방법의 중요한 부분이 되어야 합니다.

첫째, 데이터 프로파일링은 데이터의 기본 사항을 다루고 표의 정보가 설명과 일치하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 둘째, 다양한 데이터베이스, 소스 애플리케이션 또는 표 간의 관계를 밝혀 데이터를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 프로파일링은 자체 데이터에 숨겨진 정보 덩어리를 발견하는 것 외에도 데이터가 표준 통계 측정 및 회사별 비즈니스 규칙을 준수하는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 프로파일링에는 어떤 유형이 있나요?

오늘날 사용되는 많은 데이터 프로파일링 기술이나 프로세스는 구조 발견, 콘텐츠 발견, 관계 발견의 세 가지 광범위한 범주로 나눌 수 있습니다. 그러나 목표는 동일합니다. 데이터 품질을 개선하고 데이터에 대한 이해를 높이는 것입니다.

• 구조 발견: 구조 분석이라고도 하며, 보유한 데이터가 일관되고 잘 구성되어 있는지 확인합니다. 구조적 발견은 또한 데이터에서 간단한 기본 통계를 조사합니다. 최소값과 최대값, 평균, 중간값, 최빈값, 표준 차이와 같은 통계를 사용하여 데이터의 유효성에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
• 콘텐츠 발견: 이는 데이터 품질을 확인하기 위해 데이터베이스의 다양한 요소를 자세히 살펴보는 프로세스로, null 값이나 잘못되었거나 모호한 값이 포함된 영역을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 많은 데이터 관리 작업은 데이터 세트의 모든 불일치하고 모호한 항목을 설명하는 것으로 시작됩니다. 표준화된 콘텐츠 발견 프로세스는 이러한 작은 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다.
• 관계 발견: 사용 중인 데이터를 발견하고 데이터 세트 간의 연결을 더 잘 이해하려고 하는 것을 포함합니다. 이 프로세스는 데이터 간의 주요 관계를 식별하고 특히 데이터가 겹치는 특정 필드 간의 연결을 좁히기 위한 메타데이터 분석으로 시작됩니다. 이 프로세스는 발생하는 문제 중 일부를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터웨어하우스 또는 데이터가 정렬되지 않은 경우 다른 데이터 세트.

데이터 프로파일링의 이점은 무엇입니까?

이는 기업이나 조직에 다양한 이점을 가져다 줄 수 있습니다.

1. 고품질 데이터로 의사결정 개선

데이터 프로파일링은 사용자가 사용하는 데이터가 최고 품질인지 확인하는 데 사용할 수 있는 프로세스입니다. 기업이 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터를 사용하면 해당 데이터를 사용하여 비즈니스에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 정보를 수집할 수 있습니다. 이 정보는 다양한 범주에서 나올 수 있으며 회사 전체의 사람들이 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있습니다. 이는 가능한 과제를 식별하고 비즈니스 경로를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 적극적인 위기 관리

데이터 프로파일링을 통해 문제 영역을 파악하고 상황이 악화되기 전에 해결할 수 있습니다.

3. 예측적 의사결정

데이터 프로파일링을 통해 사소한 오류조차도 더 심각한 문제로 발전하는 것을 막을 수 있습니다. 기업은 다양한 시나리오의 다양한 결과를 이해할 수 있습니다. 이러한 기능은 기업의 상태를 정확하게 이해하고 장기적인 개선을 위한 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

4. 체계적인 분류를 보장합니다.

데이터 세트는 종종 여러 소스에서 다양한 데이터 소스를 갖습니다. 이러한 소스는 소셜 미디어, 고객 설문 조사 및 빅 데이터 마켓플레이스일 수 있습니다. 프로파일링을 통해 사용자는 데이터를 소스로 추적하여 이상적인 암호화를 위한 길을 열 수 있습니다. 그런 다음 전문가는 다양한 데이터 세트와 참조를 분석하여 데이터가 표준 통계 매개변수 및 비즈니스 규칙을 준수하는지 확인할 수 있습니다.

데이터 프로파일링의 단계는 무엇입니까?

데이터 프로파일링을 통해 조직은 체계적이고 반복적인 프로세스에서 방대한 양의 데이터를 분석합니다. 이 프로세스는 일관되고 고정된 메트릭을 기반으로 합니다. 데이터는 현재 비즈니스 환경에서 동적이기 때문에 데이터의 품질을 지속적으로 평가할 수 있어야 합니다. 그러나 기업의 주요 문제는 사내 데이터 프로파일링 도구를 구축하고 관련 비용이 많이 든다는 것입니다. 기업이 데이터 프로파일링을 시작하려면 적절하고 안정적이며 일관된 기반을 설정하는 4가지 주요 단계가 있습니다.

1. Discovery로 기반을 설정하세요

데이터 프로파일링을 시작하려는 모든 사업은 발견으로 시작해야 합니다. 그것은 구조, 내용, 관계의 발견입니다.

2. 프로파일링 단계

프로파일링에서 조직은 사용하는 각 데이터 세트의 세부 정보를 나열하는 것으로 시작합니다. 모든 사용자 데이터 세트를 명확하게 볼 수 있는 데이터 세트라고 생각하면 됩니다. 대기업은 ERP(Enterprise Resource Planning) 시스템에 의존하거나 독점적인 데이터 관리 플랫폼을 보유하는 반면, 소규모 기업은 스프레드시트와 같은 옵션을 사용하는 경향이 있습니다. 프로파일링이 완료되면 다른 낮은 우선순위 데이터와 비교하여 유용성과 액세스 용이성을 기준으로 데이터를 분리할 수 있습니다. 후자는 저렴한 저장 장치에 저장할 수 있습니다.

3. 데이터 표준화

데이터 분리 및 접근 용이성이 달성되면 다음 단계는 포괄적인 데이터 표준화입니다.

4. 더 나은 표준화를 위한 클렌징

데이터 정리는 표준화 이후의 마지막 단계로, 새로운 표준화 규칙을 적용하여 발생한 모든 포맷 오류가 수정되도록 보장하는 또 다른 수준의 표준화입니다. 이 단계에서는 손상되거나 관련 없는 데이터가 삭제됩니다. 강력한 분석 전략과 강력한 백업을 통해 이 이상의 데이터 문제를 예방할 수 있습니다.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 이 기사가 데이터 프로파일링이 무엇인지 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 프로파일링에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면, 다음 사이트를 방문해 보시기 바랍니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

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