Các tổ chức có thể quản lý hiệu quả chất lượng thông tin của mình bằng cách lập hồ sơ dữ liệu. Trước tiên, doanh nghiệp phải lập hồ sơ số liệu dữ liệu để rút ra những hiểu biết thực tế và có giá trị từ dữ liệu.
Việc lập hồ sơ dữ liệu ngày càng trở nên cần thiết khi ngày càng có nhiều công ty tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ mỗi ngày. Các doanh nghiệp hiện quản lý trung bình 162.9 terabyte dữ liệu, trong khi doanh nghiệp xử lý trung bình 347,56 terabyte dữ liệu.
Hồ sơ dữ liệu là gì?
Lập hồ sơ dữ liệu là kỹ thuật thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu để xác định cấu trúc, thành phần và mối quan hệ của nó. Đó là quá trình kiểm tra dữ liệu nguồn, hiểu cấu trúc, nội dung và sự tương tác cũng như xác định các cơ hội cho các dự án dữ liệu.
Những cách tốt nhất để sử dụng hồ sơ dữ liệu
Dự án kho dữ liệu và kinh doanh thông minh (DW/BI)
Việc lập hồ sơ dữ liệu có thể tiết lộ các sai sót về chất lượng dữ liệu trong nguồn dữ liệu và những gì cần được cải thiện trong ETL.
Dự án chuyển đổi và di chuyển dữ liệu
Bạn có thể sử dụng tính năng lập hồ sơ dữ liệu để tìm các vấn đề về chất lượng dữ liệu mà bạn có thể giải quyết bằng các tập lệnh và công nghệ tích hợp dữ liệu. Nó cũng có thể xác định các yêu cầu mới cho hệ thống dự kiến.
Dự án chất lượng dữ liệu hệ thống nguồn
Phân tích chất lượng dữ liệu có thể phát hiện ra dữ liệu có nhiều khiếm khuyết nghiêm trọng cũng như nguồn gốc của vấn đề (ví dụ: thông tin đầu vào của người dùng, lỗi giao diện, hỏng dữ liệu).
Tầm quan trọng của hồ sơ dữ liệu
Phân tích dữ liệu của bạn và tiến hành một số loại phân tích là bước đầu tiên để hiểu nó. Nó phải là một thành phần cần thiết trong cách tổ chức của bạn xử lý dữ liệu của mình.
Lập hồ sơ dữ liệu ngày càng phổ biến trong các tổ chức vì nó có thể giúp cải thiện nhiều quy trình khác nhau trong toàn công ty bằng cách mang lại một số lợi thế mà chúng ta sẽ xem xét chi tiết hơn bên dưới.
Hỗ trợ quản lý dự án
- Phân tích dữ liệu có thể được sử dụng như bước sơ bộ để xem liệu có đủ thông tin để tiến hành dự án hay không. Kết quả là, điều này giảm thiểu tổn thất về thời gian và tiền bạc, đồng thời giảm vòng đời dự án tổng thể và nâng cao cơ hội thành công.
Cải thiện chất lượng dữ liệu
- Việc lập hồ sơ có thể hỗ trợ các công ty giữ cho dữ liệu của họ sạch sẽ, chính xác và sẵn sàng để phân phối trong toàn tổ chức. Điều này đặc biệt quan trọng để trích xuất thông tin từ hệ thống giấy, bảng tính và cơ sở dữ liệu nơi dữ liệu được nhập thủ công.
- Người quản lý dự án có thể đánh giá chất lượng dữ liệu để xem liệu thông tin có đáp ứng được mục đích kinh doanh dự định hay không. Họ cũng có thể xác định liệu có cần thêm dữ liệu hay không trước khi bắt đầu.
Kích hoạt khả năng tìm kiếm
- Nhân viên trong kỷ nguyên của tổ chức linh hoạt phải có khả năng tìm thấy các loại dữ liệu cụ thể một cách nhanh chóng và đơn giản trong các dự án. Có thể khó phát hiện dữ liệu trong một chuỗi lớn hơn khi dữ liệu không thể tìm kiếm được.
- Để làm cho dữ liệu dễ được khám phá hơn, các công ty gắn nhãn và phân loại dữ liệu để người dùng có thể tìm kiếm các từ khóa cụ thể nhằm truy cập vào các mục và nhóm có liên quan.
- Bên trong cơ sở dữ liệu nguồn, việc xác định và đánh giá tất cả siêu dữ liệu cũng rất quan trọng. Do đó, siêu dữ liệu phải được xem xét và cập nhật kỹ lưỡng trước khi bắt đầu bất kỳ dự án dữ liệu lớn nào để đảm bảo tính chính xác và khả năng khám phá tối ưu.
Các loại hồ sơ dữ liệu
Có ba loại công cụ hồ sơ dữ liệu chính mà các công ty thường sử dụng. Những cách tiếp cận này có thể giúp các cá nhân hiểu rõ hơn về nguồn thông tin của họ và nâng cao chất lượng dữ liệu. Ba phương pháp quan trọng nhất để lập hồ sơ dữ liệu như sau:
Khám phá cấu trúc
Khám phá cấu trúc dữ liệu nhằm mục đích xác thực dữ liệu để đảm bảo dữ liệu được định dạng đầy đủ và có thể so sánh được với các tập dữ liệu khác. Quy trình này, còn được gọi là phân tích cấu trúc, có thể được sử dụng cho nhiều phương pháp khác nhau.
Việc xác định các mẫu trong dữ liệu là khớp mẫu mà các tổ chức có thể thực hiện bằng cách sử dụng khám phá cấu trúc. Một doanh nghiệp có thể có cơ sở dữ liệu về địa chỉ và tiến hành khớp mẫu để khám phá các tập hợp con của nó.
Các tổ chức có thể sử dụng khám phá cấu trúc để kiểm tra dữ liệu đơn giản. Sử dụng phương pháp này, họ có thể khám phá các giá trị tối thiểu và tối đa, mức trung bình, chế độ và độ lệch chuẩn trong dữ liệu của mình.
Khám phá nội dung
Quá trình khám phá chất lượng dữ liệu đòi hỏi phải nghiên cứu mọi thành phần trong cơ sở dữ liệu để đảm bảo dữ liệu là chính xác. Cách tiếp cận này hỗ trợ chủ doanh nghiệp trong việc xác định các giá trị bị thiếu hoặc không chính xác, cho phép họ sửa chúng ngay lập tức.
Dữ liệu cũng phải được tổ chức một cách nhất quán trong toàn tổ chức. Ví dụ: để đảm bảo phân tích và trích xuất chính xác, cơ sở dữ liệu có số điện thoại của khách hàng phải ở định dạng thích hợp là 1-123-456-7890. Nếu dữ liệu không được trình bày phù hợp, công ty sẽ không thể tương tác với người tiêu dùng một cách thích hợp.
Khám phá mối quan hệ
Khám phá mối quan hệ nhằm mục đích xác định dữ liệu nào công ty sử dụng và cách kết nối các nguồn khác nhau. Các nhà tiếp thị phải thực hiện phân tích siêu dữ liệu để khám phá các kết nối và dữ liệu chồng chéo nhằm xác định các liên kết và chồng chéo giữa các bộ dữ liệu.
Quá trình hồ sơ dữ liệu
Bạn sử dụng phương pháp lập hồ sơ dữ liệu để đánh giá chất lượng dữ liệu của mình. Quá trình lập hồ sơ dữ liệu bao gồm một số phân tích điều tra cấu trúc và nội dung dữ liệu của bạn và đưa ra suy luận về dữ liệu đó. Sau khi phân tích xong, bạn có thể chấp nhận hoặc bác bỏ kết luận.
Quá trình lập hồ sơ dữ liệu được tạo thành từ một số thử nghiệm cộng tác để đánh giá dữ liệu của bạn:
Phân tích cột
Tất cả các phân tích khác, ngoại trừ phân tích tên miền chéo, đều yêu cầu phân tích cột. Dữ liệu cột hoặc trường được đánh giá trong bảng hoặc tệp, tạo ra sự phân bố tần suất trong quá trình nghiên cứu cột. Phân phối tần suất tóm tắt các phát hiện cho từng cột, bao gồm số liệu thống kê và suy luận về các tính năng của dữ liệu của bạn. Bạn tìm kiếm những điểm bất thường trong dữ liệu của mình bằng cách kiểm tra sự phân bố tần suất.
Phân bố tần số cũng là đầu vào cho các phân tích sâu hơn như phân tích cơ bản sơ cấp và đánh giá cơ sở.
Quá trình tạo phân tích cột bao gồm bốn phân tích:
Phân tích tên miền
Xóa các giá trị dữ liệu không hợp lệ và không đầy đủ. Thông tin không liên quan và thiếu sót có thể gây tổn hại đến chất lượng dữ liệu của bạn vì nó khiến việc truy cập và sử dụng dữ liệu trở nên khó khăn. Khi sử dụng phần mềm làm sạch dữ liệu để loại bỏ các điểm bất thường, hãy sử dụng kết quả phân tích miền.
Phân tích phân loại dữ liệu
Đối với mỗi cột trong dữ liệu của bạn, nó sẽ tạo một lớp dữ liệu. Các lớp dữ liệu được sử dụng để phân biệt các loại thông tin khác nhau. Không dễ để so sánh dữ liệu của bạn với các miền dữ liệu khác nếu dữ liệu đó không được phân loại chính xác. Khi bạn muốn khám phá thông tin có giá trị tương tự, bạn so sánh các miền dữ liệu.
Phân tích định dạng
Phân tích định dạng tạo biểu thức định dạng cho các giá trị trong dữ liệu của bạn. Biểu thức định dạng là một mẫu bao gồm ký hiệu ký tự cho mỗi ký tự riêng biệt trong một cột. Ví dụ: các ký tự chữ cái có thể có ký hiệu ký tự là A và các chữ số có thể có ký hiệu ký tự là 9. Các định dạng chính xác đảm bảo rằng dữ liệu của bạn tuân thủ các tiêu chí đã chỉ định.
Phân tích thuộc tính dữ liệu
Một phân tích bổ sung, được gọi là phân tích thuộc tính dữ liệu, so sánh chất lượng của các thuộc tính được xác định về dữ liệu của bạn trước khi phân tích với các thuộc tính do hệ thống suy ra được tạo ra trong quá trình phân tích. Thuộc tính dữ liệu xác định các tính năng dữ liệu, chẳng hạn như độ dài trường hoặc loại dữ liệu. Phân tích thuộc tính dữ liệu giúp đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng hiệu quả.
Phân tích khóa và tên miền chéo
Khi thực hiện phân tích khóa và tên miền chéo, dữ liệu của bạn sẽ được kiểm tra các kết nối giữa các bảng. Các giá trị trong dữ liệu của bạn được đánh giá để tìm khóa ngoại tiềm năng và chúng được phân loại như vậy. Khi các giá trị trong một cột khớp với các giá trị tương ứng của khóa chính hoặc khóa tự nhiên trong một bảng khác, có thể suy ra rằng cột đó là ứng cử viên cho khóa ngoại. Nếu một khóa ngoại bị lỗi bị xóa, sự liên kết của nó với khóa chính hoặc khóa tự nhiên trong một bảng khác sẽ bị hỏng.
Sau khi dữ liệu của bạn được đánh giá kỹ lưỡng, bạn có thể thực hiện công việc phân tích tính toàn vẹn tham chiếu. Kiểm tra tính toàn vẹn tham chiếu là một loại phân tích cho phép bạn xác định bất kỳ vấn đề nào giữa khóa ngoại và khóa chính hoặc khóa tự nhiên. Trong quá trình phân tích tính toàn vẹn tham chiếu, các ứng cử viên khóa ngoại được kiểm tra kỹ lưỡng để đảm bảo rằng chúng tương ứng với các giá trị của khóa chính hoặc khóa tự nhiên.
Một miền chung được định nghĩa là một tập hợp các cột có dữ liệu giống hệt nhau. Miền thường xuyên là miền trong đó có nhiều cột bao gồm dữ liệu chồng chéo. Các cột có miền tương tự có thể cho biết kết nối giữa khóa ngoại và khóa chính mà bạn có thể điều tra thêm trong quá trình thực hiện công việc phân tích quan trọng nước ngoài. Mặt khác, hầu hết các loại tên miền đều trùng lặp giữa các cột. Nếu dữ liệu của bạn chứa phần dư thừa, bạn có thể muốn sử dụng chương trình làm sạch dữ liệu để loại bỏ chúng vì dữ liệu dư thừa sẽ tiêu tốn bộ nhớ và làm chậm quá trình.
Phân tích cơ bản
Bạn chạy công việc phân tích cơ sở để kiểm tra xem mọi thứ đã thay đổi như thế nào giữa phiên bản kết quả phân tích trước đó và kết quả phân tích hiện tại cho cùng một nguồn dữ liệu. Bạn có thể xác định xem chất lượng có được cải thiện hay không nếu phát hiện ra sự khác biệt giữa cả hai phiên bản.
Quy trình lập hồ sơ dữ liệu trong ETL
Trước đây, việc lập hồ sơ dữ liệu bắt buộc phải sử dụng ngôn ngữ lập trình như SQL để truy vấn dữ liệu. Đây là một thủ tục tốn thời gian và thường phức tạp mà nhiều doanh nghiệp không thể thực hiện được. Việc lập hồ sơ dữ liệu trong kịch bản ETL đòi hỏi phải lấy dữ liệu từ nhiều nguồn để phân tích.
Cần có một kho lưu trữ duy nhất cho kết quả dữ liệu và siêu dữ liệu trong quy trình lập hồ sơ dữ liệu ETL. Các tổ chức phát hiện ra những lo ngại về tính nhất quán và chất lượng của dữ liệu rồi sửa chữa chúng trong thời gian thực, dẫn đến ít lỗi hơn và phân tích dữ liệu chất lượng cao hơn.
Kỹ thuật hồ sơ dữ liệu
Theo một nghiên cứu gần đây, 31% doanh nghiệp hoạt động dựa trên dữ liệu. Điều này liên quan đến việc sử dụng các số liệu, phân tích và công cụ quản lý dữ liệu như lập hồ sơ dữ liệu. Để đánh giá đúng cơ sở dữ liệu thông tin của mình, các công ty đã sử dụng các phương pháp phân tích sau.
Hồ sơ cột
Kỹ thuật phân tích bảng và định lượng các mục trong mỗi cột được gọi là lập hồ sơ bảng. Điều này có thể giúp tiết lộ sự phân bổ tần số cột và diễn biến dữ liệu.
Hồ sơ cột chéo
Cấu hình theo cột chéo xác định mối quan hệ tích lũy chéo của tập dữ liệu, bao gồm phân tích khóa và phụ thuộc. Khóa chính được sử dụng để đánh giá giá trị dữ liệu cho khóa cơ bản trong tổ chức. Mặt khác, phân tích phụ thuộc là một phương pháp phức tạp để xem các kết nối và cấu trúc trong một tập dữ liệu. Các nhóm kinh doanh có thể sử dụng cả hai phương pháp phân tích này để kiểm tra xem các thuộc tính của bảng này phụ thuộc vào các thuộc tính khác như thế nào.
Hồ sơ bảng chéo
Cách tiếp cận này tập trung vào phân tích quan trọng để tìm ra dữ liệu lạc và sự không nhất quán về ngữ nghĩa và cú pháp. Do đó, các thông tin trùng lặp và bổ sung sẽ bị loại bỏ, giúp quá trình ánh xạ dữ liệu hiệu quả hơn. Doanh nghiệp cũng có thể sử dụng hồ sơ bảng chéo để đánh giá mối liên kết giữa các cột từ các bảng khác nhau.
Xác thực quy tắc dữ liệu
Việc xác thực các quy tắc dữ liệu và tiêu chuẩn đo lường sẽ xác định liệu các tập dữ liệu có phù hợp với các tiêu chuẩn và tiêu chuẩn đo lường đã được thiết lập hay không. Phương pháp này được các doanh nghiệp sử dụng để nâng cao chất lượng và tính hữu ích của dữ liệu của họ.
Ngay cả những tập dữ liệu lớn nhất cũng có thể được phân tích và sửa lỗi bằng cách lập hồ sơ dữ liệu. Kiểm tra siêu dữ liệu là một nơi tốt để bắt đầu vì nó cho phép bạn khắc phục sự cố ngay cả trong những tập dữ liệu lớn nhất.
