En los blogs sobre Big Data hablamos sobre las capas funcionales de Big Data y en mi último blog enumeré las 11 mejores herramientas de almacenamiento de datos en la nube. El siguiente paso después del almacenamiento es el proceso de limpieza de datos.
Cuando hablamos de Big Data, se explica por sí mismo que los datos están creciendo a un ritmo alarmante, ya sean datos comerciales o personales. Si nos atenemos a los hechos, cada día se crean en el mundo 2,5 quintillones de bytes de datos. Estos datos también tienen registros repetitivos y erróneos que debemos eliminar antes de extraerlos para obtener información sobre ellos. Los datos inexactos conducen a suposiciones y análisis erróneos que, en última instancia, conducen al fracaso del proyecto.
La limpieza de datos es el nombre del proceso de corregir y eliminar (si es necesario) registros inexactos de una base de datos en particular. El objetivo de la limpieza de datos es detectar los llamados datos sucios para modificarlos o eliminarlos y garantizar que un determinado conjunto de datos sea preciso y coherente con otros conjuntos del sistema.
Hay una variedad de datos Herramientas de limpieza. Una buena herramienta de limpieza de datos ayuda a limpiar su base de datos de datos duplicados, entradas incorrectas e información incorrecta. Estas herramientas se pueden dividir en las siguientes categorías según el entorno en el que se utilizan:
Este blog le presentará algunas buenas herramientas de limpieza de datos fuera de línea.
1. Drake
Drake es una herramienta de flujo de trabajo de datos basada en texto, extensible y fácil de usar que organiza la ejecución de comandos en torno a los datos y sus dependencias. Los pasos del procesamiento de datos se definen junto con sus entradas y salidas. Resuelve automáticamente las dependencias y proporciona un amplio conjunto de opciones para controlar el flujo de trabajo. Admite múltiples entradas y salidas y tiene soporte HDFS integrado.
2. OpenRefine
OpenRefine, anteriormente llamado Google Refine, es una poderosa aplicación de escritorio independiente de código abierto para trabajar con datos desordenados. Ofrece la función de manipulación de datos, es decir, limpieza y transformación de datos de un formato a otro. Es similar a una aplicación de hoja de cálculo, pero se comporta más como una base de datos.
Funciona con datos similares a las tablas de bases de datos relacionales, es decir, opera con filas de datos que tienen celdas debajo de las columnas. Un proyecto OpenRefine es una tabla. Los usuarios pueden cambiar la visualización de filas utilizando varios criterios de filtrado. Todas las actividades Las acciones realizadas en un conjunto de datos se almacenan en un proyecto y se pueden reproducir en otro conjunto de datos.
3. Trifacta Wrangler
Esta herramienta nos ayuda en el proceso de Data Wrangling. La manipulación de datos se define vagamente como el proceso de convertir o mapear manualmente datos de un formulario sin procesar a otro formato que permita un consumo más conveniente de los datos con la ayuda de herramientas semiautomáticas.
Wrangler mejora drásticamente la forma Las organizaciones obtienen valor de diversos datos. Con trifecta wrangler se ha aplicado un nuevo enfoque a cómo los analistas hacen que los datos sean útiles aprovechando las últimas técnicas en visualización de datos, aprendizaje automático, interacción persona-computadora y procesamiento de datos. Tienen el simple objetivo de dedicar menos tiempo a formatear y más tiempo a analizar los datos. Permite la transformación interactiva de datos confusos del mundo real en tablas de datos para herramientas de análisis.
4. DataCleaner
Data Cleaner es una aplicación de análisis de calidad de datos y una plataforma de soluciones para soluciones de calidad de datos. Su núcleo es un potente motor de creación de perfiles, que es extensible y, por lo tanto, agrega limpieza de datos, transformaciones, enriquecimiento, duplicación DE, comparación y fusión de datos. Algunas de sus características son las siguientes:
5. Winpure Clean and Match
El control de calidad de los datos es el factor más importante detrás del éxito general de un proyecto o campaña. Es una suite de limpieza y comparación de datos, especialmente diseñada para aumentar la precisión de los datos comerciales o de consumidores. Es un paquete de software galardonado, ideal para limpiar, corregir y deduplicar listas de correo, bases de datos, hojas de cálculo y CRM. Se puede utilizar para bases de datos como Access, Dbase, SQL Server y también tablas de Excel y archivos Txt.
6. TIBCO Clarity
TIBCO Clarity es una herramienta de preparación de datos que le ofrece servicios de software bajo demanda desde la web en forma de software como servicio. Se puede utilizar para descubrir, perfilar, limpiar y estandarizar datos sin procesar recopilados de fuentes dispares y proporcionar datos de buena calidad para un análisis preciso. d toma de decisiones inteligente. Funciones de TIBCO Clarity para gestionar datos sin procesar:
7. Data Ladder
Data Ladder Company es una empresa de software de calidad de datos, cuyo objetivo es ayudar a los usuarios empresariales a aprovechar al máximo sus datos a través de herramientas de enriquecimiento, creación de perfiles, deduplicación y comparación de datos. La suite Data Match Enterprise es una aplicación de limpieza de datos de escritorio altamente visual diseñada específicamente para resolver problemas de calidad de datos de clientes y contactos. Data Match Enterprise incluye múltiples algoritmos propietarios y estándar para detectar variaciones fonéticas, difusas, mal escritas y abreviadas.
El software de deduplicación de datos ofrece una solución completa para la calidad de los datos, la limpieza, la comparación y el software de deduplicación en un solo software fácil de usar. utilizar el paquete de software.
8. Star DQ Pro
Asegúrate de que tus datos sean precisos, genuinos y estén actualizados. Aborda los requisitos clave de la calidad de los datos, como precisión, integridad, coherencia, plazos, singularidad y validez. Las características que ofrece son
La limpieza de datos es especialmente de gran importancia cuando se almacena una gran cantidad de datos. El objetivo de la acción correctiva sobre los datos sucios es hacer que los errores sean lo más insignificantes posible. A menos que se realice una limpieza de datos con regularidad, los errores pueden acumularse y provocar una disminución de la eficiencia del trabajo. En el próximo blog sobre Big data, enumeraré la herramienta de limpieza de datos basada en la nube y las herramientas para la base de datos Salesforce.
Leer: 0
