Como priorizar grande qualidade dos dados

Obtendo a perspectiva correta sobre a qualidade dos dados pode ser muito desafiador no mundo do big data. Com a maioria das fontes de dados grandes, você precisa assumir que você está trabalhando com dados que não está limpo. Na verdade, a esmagadora abundância de dados aparentemente aleatórios e desconexos em fluxos de dados de mídia social é uma das coisas que o tornam tão útil para as empresas.

Você começar por pesquisar petabytes de dados sem saber o que você pode encontrar depois de você começar a procurar padrões nos dados. Você precisa aceitar o fato de que um monte de ruído vai existir nos dados. É somente através de pesquisa e correspondência de padrão que você será capaz de encontrar algumas faíscas de verdade no meio de alguns dados muito sujas.

Claro, algumas fontes de dados grandes, como os dados de etiquetas RFID ou sensores têm regras mais bem estabelecido do que os dados de mídia social. Dados do sensor deve ser razoavelmente limpo, embora você pode esperar encontrar alguns erros. É sempre a sua responsabilidade ao analisar grandes quantidades de dados para planejar o nível de que os dados de qualidade. Você deve seguir uma abordagem em duas fases para a qualidade dos dados:

Fase 1: Procure padrões nos dados grandes sem preocupação com a qualidade dos dados.

Fase 2: Depois de localizar seus padrões e estabelecer resultados que são importantes para o negócio, aplicar os mesmos padrões de qualidade de dados que você aplicar às suas fontes de dados tradicionais. Você quer evitar recolha e gestão de grandes dados que não é importante para o negócio e potencialmente corruptos outros elementos de dados em Hadoop ou outras plataformas de big data.

Como você começar a incorporar os resultados de sua análise de dados grande em seu processo de negócio, reconhecer que dados de alta qualidade é essencial para uma empresa para tomar decisões de negócios de som. Isto é verdade para grandes dados, bem como de dados tradicionais.

A qualidade dos dados refere-se a características sobre os dados, incluindo a consistência, precisão, confiabilidade, integridade, oportunidade, razoabilidade e validade. software de qualidade de dados garante que os elementos de dados são representados da mesma forma em diferentes armazenamentos de dados ou sistemas para aumentar a consistência dos dados.

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Por exemplo, um armazenamento de dados pode usar duas linhas para o endereço de um cliente e outro armazenamento de dados pode utilizar uma linha. Esta diferença na forma como os dados são representados pode resultar em informações imprecisas sobre clientes, tais como um cliente sendo identificados como dois clientes diferentes.

Uma empresa pode usar dezenas de variações de seu nome da empresa quando compra produtos. software de qualidade de dados pode ser usado para identificar todas as variações do nome da empresa em suas diferentes armazenamentos de dados e garantir que você sabe tudo o que compras este cliente de seu negócio.

Este processo é chamado fornecendo uma visão única do cliente ou produto. software de qualidade de dados corresponde dados entre sistemas diferentes e limpa ou remove dados redundantes. O processo de qualidade de dados fornece o negócio com a informação que é mais fácil de usar, interpretar e entender.

Os dados de perfil ferramentas são usadas no processo de qualidade de dados para ajudá-lo a entender o conteúdo, estrutura e condição de seus dados. Eles coletam informações sobre as características dos dados em um banco de dados ou outro armazenamento de dados para iniciar o processo de transformar os dados em uma forma mais confiável. As ferramentas de análise de dados para identificar erros e inconsistências.

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Eles podem fazer ajustes para esses problemas e corrigir erros. As ferramentas vá para valores aceitáveis, padrões e gamas e ajudar a identificar dados de sobreposição. O processo de perfil de dados, por exemplo, faz uma verificação para ver se os dados estão a ser esperados ou alfa numérico. As ferramentas também verificar se há dependências ou para ver como os dados refere-se a dados de outros bancos de dados.

ferramentas de criação de perfil de dados para dados grandes têm uma função semelhante a ferramentas de criação de perfil de dados para dados tradicionais. ferramentas de dados de perfis para Hadoop irá fornecer-lhe informações importantes sobre os dados em clusters Hadoop. Estas ferramentas podem ser usadas para procurar correspondências e remover duplicações. Como resultado, você pode garantir que seus dados grande é consistente. ferramentas Hadoop como HiveQL e Pig Latin pode ser usado para o processo de transformação.