Comment hiérarchiser grande qualité des données

Obtenir le bon point de vue sur la qualité des données peut être très difficile dans le monde du big data. Avec la majorité des grandes sources de données, vous devez supposer que vous travaillez avec des données qui ne sont pas propres. En fait, l'abondance écrasante des données apparemment aléatoires et déconnectées dans les flux de données des médias sociaux est l'une des choses qui font qu'il est si utile aux entreprises.

Vous commencez par chercher pétaoctets de données sans savoir ce que vous pourriez trouver une fois que vous commencez à regarder des tendances dans les données. Vous devez accepter le fait que beaucoup de bruit existe dans les données. Il est seulement par la recherche et le modèle correspondant que vous serez en mesure de trouver quelques étincelles de vérité au milieu de certaines données très sales.

Bien sûr, certaines sources de données telles que les grandes données provenant d'étiquettes RFID ou de capteurs ont des règles mieux établi que les données des médias sociaux. Données de capteur doit être raisonnablement propre, mais vous pouvez vous attendre à trouver quelques erreurs. Il est toujours de votre responsabilité lors de l'analyse d'énormes quantités de données pour planifier le niveau de ce que les données de qualité. Vous devez suivre une approche en deux phases pour la qualité des données:

La phase 1: Rechercher les modèles à gros volumes de données sans se préoccuper de la qualité des données.
Phase 2: Après avoir localisé vos habitudes et d'établir des résultats qui sont importantes pour l'entreprise, appliquer les mêmes normes de qualité de données que vous appliquez à vos sources de données traditionnelles. Vous voulez éviter de collecter et gérer les données de grandes qui ne sont pas importantes pour l'entreprise et de la volonté d'autres éléments de données potentiellement corrompues dans Hadoop ou d'autres plates-formes de données volumineux.

Comme vous commencez à incorporer les résultats de votre grande analyse des données dans votre processus d'affaires, de reconnaître que les données de haute qualité est essentiel pour une entreprise de prendre des décisions d'affaires éclairées. Cela est vrai pour les grandes données ainsi que les données traditionnelles.




La qualité des données fait référence à des caractéristiques sur les données, y compris la cohérence, la précision, la fiabilité, l'exhaustivité, le caractère raisonnable, et la validité. Des logiciels de qualité des données fait en sorte que les éléments de données sont représentés de la même manière dans les différents magasins de données ou systèmes pour accroître la cohérence des données.

Par exemple, un magasin de données peut utiliser deux lignes pour l'adresse d'un client et un autre magasin de données peut utiliser une seule ligne. Cette différence dans la façon dont les données sont représentées peuvent entraîner des renseignements inexacts sur les clients, comme un client identifié comme étant deux clients différents.

Une société peut utiliser des dizaines de variantes de son nom de l'entreprise quand il achète des produits. Des logiciels de qualité des données peut être utilisé pour identifier toutes les variations du nom de l'entreprise dans vos différents magasins de données et de veiller à ce que vous savez tout ce que ce client achète de votre entreprise.

Ce processus est appelé offrant une vue unique du client ou d'un produit. Des logiciels de qualité de données correspond à des données entre les différents systèmes et nettoie ou supprime les données redondantes. Le processus de qualité de données fournit l'entreprise avec des informations qui est plus facile à utiliser, interpréter et comprendre.

Données outils de profilage sont utilisés dans le processus de la qualité des données pour vous aider à comprendre le contenu, la structure et l'état de vos données. Ils recueillent des informations sur les caractéristiques des données dans une base de données ou un autre magasin de données pour commencer le processus de transformer les données en une forme plus de confiance. Les outils analysent les données pour identifier les erreurs et les incohérences.

Ils peuvent faire des ajustements pour ces problèmes et corriger les erreurs. Les outils pour vérifier les valeurs acceptables, les motifs et gammes et aident à identifier les données qui se chevauchent. Le processus de profilage de données, par exemple, vérifie si les données devrait être alpha ou numérique. Les outils vérifient également pour les dépendances ou pour voir comment les données se rapportent à des données provenant d'autres bases de données.

Outils de données de profilage pour les grandes données ont une fonction similaire à des outils de données de profilage des données traditionnelles. Outils informatiques profilage pour Hadoop vous fournir des informations importantes sur les données en grappes Hadoop. Ces outils peuvent être utilisés pour repérer les correspondances et enlever les doublons. En conséquence, vous pouvez vous assurer que votre grande cohérence des données. Outils de Hadoop comme HiveQL et Pig Latin peuvent être utilisés pour le processus de transformation.


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