Datakvalitetsværktøjer kan inspicere og analysere forretningsdata for at afgøre, om dataene er nyttige nok til at blive brugt til at træffe forretningsbeslutninger.
Når det er sagt, er datakvalitetsstyring afgørende i datacentre, da skykompleksiteten vokser.
Du har brug for en måde at effektivt skrubbe, administrere og analysere data fra forskellige kilder, herunder sociale medier, logfiler, IoT, e-mail og databaser.
Det er her det giver mening at bruge datakvalitetsværktøjer.
Disse værktøjer kan rette data i tilfælde af formateringsfejl, tastefejl osv. og eliminere unødvendige data. Disse kan også implementere regler, fjerne dyre datainkonsekvenser og automatisere processer for at forbedre din virksomheds omsætning og produktivitet.
Lad os forstå, hvad datakvalitet betyder, udforske dens formål og fælles funktioner og se på nogle af de bedste datakvalitetsværktøjer, du kan bruge.
Indholdsfortegnelse
Hvad mener du med datakvalitet?
Datakvalitet måler, hvor værdifuldt et givet stykke data er baseret på faktorer, herunder fuldstændighed, pålidelighed, konsistens og nøjagtighed. Måling af datakvalitet er afgørende for, at virksomheder kan identificere fejl, fjerne uoverensstemmelser og muliggøre betydelige omkostningsbesparelser.
Datakvalitetsprocesserne omfatter dataindtagelse, dataprofilering, dataparsing, datarensning, standardisering, datamatchning, dataudførelse, datadeduplikering, datasammenfletning og endelig dataeksport.
Hvorfor er datakvalitetsværktøjer vigtige?
En af succesfaktorerne for mange organisationer er kvaliteten af de data, de bruger. Kvalitetsdata giver indsigt, du kan stole på og udnytte i dine forretningsprocesser og beslutninger, mens du reducerer ressourcespild. Dette hjælper med at forbedre din organisations effektivitet og rentabilitet.
Men hvad sker der, når du ikke bruger kvalitetsdata?
Tja, hvis du bruger dårlige eller dårlige data, kan det resultere i alvorlige konsekvenser for din virksomhed. Du kan ende med at træffe dårlige forretningsbeslutninger, strategier og analyser med unøjagtige, ufuldstændige og upålidelige data.
Der er mange eksempler på, at unøjagtige data kan forårsage, såsom forkerte kundeadresser, ufuldstændige kunderegistreringer, tabt salg, ukorrekt økonomisk rapportering og meget mere. Som et resultat kan din virksomhed lide voldsomt med hensyn til penge, berømmelse og hvad der ikke kan.
Det er derfor, at brug af kvalitetsdata er en klog beslutning for enhver virksomhed, og datakvalitetsværktøjer tilbyder dig præcis det.
Det vil hjælpe dig med at vedligeholde data af høj kvalitet, der kan gøre dig i stand til at opfylde forskellige internationale og lokale lovkrav. Samlet set vil du forbedre virksomhedens smidighed og effektivitet med nøjagtige og pålidelige data ved hjælp af software af god datakvalitet.
Almindelige funktioner i datakvalitetssoftware
Datakvalitetsløsningerne giver procedurer og processer til at generere kvalitetsdata, så virksomheder kan bruge værdifuld data, når det er nødvendigt. Dette hjælper med at forbedre produktiviteten, pålideligheden og stabiliteten.
Her er nogle af de almindelige funktioner, du kan forvente i datakvalitetsværktøjer:
- Legitimitet og gyldighed
- Høj nøjagtighed
- Relevans med korrekt aktualitet
- Konsistens og pålidelighed
- Helhed og fuldstændighed
- Unikhed og granularitet
- Tilgængelighed og tilgængelighed
- Datastandardisering og deduplikering
- Dataprofilering og opdagelse
- Udrensning og integration
Hvordan vælger man det bedste datakvalitetsværktøj?
Det er vigtigt for virksomheder at træffe bedre beslutninger at vælge den rigtige datakvalitetsløsning. Da mange datakvalitetsværktøjer er tilgængelige på markedet, kan det være forvirrende at beslutte, hvad der er bedst. Så husk disse punkter, når du vælger et datakvalitetsværktøj:
- Identificer dataudfordringer i din virksomhed
- Forstå hvilke datakvalitetsværktøjer, der kan være gavnlige for din organisation, der kan løse disse udfordringer
- Kend styrkerne og svaghederne ved flere datarensningsværktøjer til at forme din beslutning
- Tjek prisplanerne og vælg den inden for dit budget. Du kan også få en gratis prøveperiode, før du betaler for værktøjet.
Lad os nu udforske nogle af de bedste datakvalitetsværktøjer med deres funktioner og fordele.
Talent
Få den bedste datakvalitetsløsning til din virksomhed med Talend. Det giver dig mulighed for hurtigt at identificere kvalitetsproblemer, opdage mønstre og spotte anomalier ved hjælp af grafiske og statistiske repræsentationer.
Dette værktøj hjælper dig med nemt at rense, standardisere og profilere data på tværs af dine systemer. Talend kan også løse problemer med datakvalitet, efterhånden som dine data flyder gennem procedurerne. Den har en selvbetjeningsgrænseflade, der er praktisk for forretningsbrugere og tekniske brugere.
Talend sikrer, at pålidelige data altid er tilgængelige under integration, hvilket effektivt forbedrer salgsydelsen og reducerer omkostningerne. Den indbyggede Talend Trust Score tilbyder øjeblikkelige, handlingsrettede og forklarelige konfidensevalueringer for at differentiere rensede datasæt fra de data, der skal renses.
Talend renser automatisk indgående data med maskinlæringsaktiveret validering, standardisering og deduplikering. Værktøjet beriger dine data ved at forbinde dem med eksterne kilders detaljer, såsom virksomhedsidentifikation eller postvalideringskoder.
Du kan selektivt samarbejde og dele data med betroede brugere uden at udsætte personlige oplysninger for uautoriserede brugere. Talend beskytter følsomme data med maskering og sikrer overholdelse af eksterne og interne regler om databeskyttelse og beskyttelse.
Få din gratis prøveperiode i dag.
OpenRefine
Tidligere kendt som Google Refine, OpenRefine er et robust værktøj, der bruges til at arbejde med rodede data, rense dem og transformere dem fra et format til et andet. Du kan endda udvide dine data med eksterne data og webtjenester.
OpenRefine holder dataene private på dit system, indtil du vil samarbejde eller dele. Den er tilgængelig på over 15 sprog og er en del af Code for Science and Society. Du vil hurtigt komme til at udforske store datasæt med OpenRefine.
Udvid og link nemt dit datasæt med flere webtjenester ved hjælp af OpenRefine. Nogle webtjenester lader OpenRefine uploade de rensede data til en database, såsom Wikidata. Det hjælper dig også med at rense og transformere dataene.
Du kan anvende avancerede celletransformationer, mens du importerer data i forskellige formater. Her indeholder cellerne forskellige værdier, som du skal forholde dig til. Du kan også filtrere dine data og partitionere dem med regulære udtryk. Derudover kan du automatisk identificere emner ved at bruge navn-entitetsudtrækning i fuldtekstfelterne.
ZoomInfo OperationsOS
Få de bedste B2B højtydende kommercielle data leveret på dine vilkår. ZoomInfo OperationsOS tilbyder fleksible, førsteklasses og tilgængelige data, der hjælper dig med at accelerere din virksomhed. Dens bedste fyldningsnøjagtighed, matchhastigheder og fyldningshastighed giver den bedste datapålidelighed.
Indgyd dit MAP, cloud data warehouse og CRM, og identificer dine kunder på tværs af kanalerne for at registrere de mest anvendelige og nøjagtige data. Du kan benytte dig af den globale database med forskellige virksomheder, fra små til globale virksomheder, der dækker hierarkier, teknologi og firmografi.
ZoomInfo OperationsOS tilbyder en enkelt platform til streaming af hensigter, bedste kontaktdata og scoops, så du kan gå ud over blot data til det fulde billede. Du kan nemt integrere B2B-data i ethvert workflow eller system efter eget valg ved hjælp af API’er, orkestreringsapps, flade filer eller datadeling.
Du kan bruge abonnement og berige API’er og omfattende søgning til at integrere med ZoomInfo intelligens og data i realtid. Du vil også få automatiseret data-orkestrering for bedre engagement-klare data.
Derudover hjælper ZoomInfo OperationsOS dig med at forbedre din virksomheds produktivitet ved at integrere dens innovative teknologi og omfattende data med dine platforme.
Få fleksible pakker på datadrevne løsninger og applikationer. Tag en gratis prøveperiode eller planlæg en demo for at lære, hvordan det fungerer.
Ataccama
Forstå dataens tilstand, forbedre dem og forhindre dårlige data i at komme ind i dine systemer med Ataccamas selvdrevne datakvalitetsstyringsplatform. Det vil hjælpe dig med løbende at overvåge din datakvalitet med minimal indsats.
Ataccama One automatiserer din datakvalitetsstyring ved at forbinde den med din kilde. Du kan udnytte AI til hurtige resultater, hvilket betyder bedre datakvalitet uden ekstra indsats. Det giver en venlig grænseflade, så brugerne kan nyde smartere og hurtigere datakvalitetsstyring.
Opdag øjeblikkeligt potentielle problemer i dine data på farten. Ataccamas selvlærende motor identificerer forretningsudtryk og datadomæner og tildeler regler til datakvalitet fra et bibliotek. Det forbedrer også den overordnede kvalitet over tid og registrerer ændringer automatisk for at handle med det samme, hvis det er nødvendigt.
Fra dataafstamning til MDM og forretningsdomæner er datakvalitet nødvendig overalt; Derfor leverer Ataccama med succes datakvalitetsværktøjer til din virksomhed. Du kan nemt tilpasse reglerne i en brugervenlig grænseflade ved hjælp af et rigt udtrykssprog eller sætningslignende forhold.
Desuden behandle enhver mængde data hurtigere med Ataccama. Det er bygget til tekniske datateams, stærkt regulerede styringsteams, hurtige analytiske teams og andre teams. Du kan også basere dine beslutninger på omfattende og nøjagtige rapporter.
Dataedo
Øg tilliden og forbedre kvaliteten af dine data med Dataedos datakvalitetsværktøjer. Det hjælper dig med at forstå, hvor dine data kommer fra, og validere deres kvalitet ved at fremhæve værdier og indsamle uvurderlig feedback.
Dataedo lader dig identificere, forstå og rette fejl i dine data for at understøtte forretningsprocesser og effektiv beslutningstagning. Det sikrer datakvalitet på forskellige niveauer:
- Du kan identificere datakilden, og hvordan den transformeres af datalinje for at evaluere dataens troværdighed.
- Du kan bruge eksempeldata til at forstå, hvilke data der er gemt på dataaktiverne og sikre, at de er af god kvalitet.
- Indsaml feedback om kvalitet fra brugere i fællesskabet.
Dataedo lader dig aldrig træffe nogle dårlige beslutninger ud fra dine data, som kan koste din virksomhed millioner af dollars. Det giver kontekst på tværs af dataene med datalinjediagrammer, datadokumentation og feedback gennem et datakatalog.
Du kan give dine medarbejdere adgang til datakataloget, så de kan forstå dataene på en bedre måde og reducere fejltagelser.
Brug desuden et webdatakatalog, der giver databrugere mulighed for at sende feedback. Du kan også tilføje advarsler til dataaktiver, så andre medlemmer kan se på det. Derudover skal du øge tilliden til dine data og understøtte datastyring, da datakvalitet er afgørende. Dataedo tilbyder mange funktioner, herunder:
- Dataprofilering
- Dataafstamning til at kortlægge datakilder
- Forretningsordliste
- Opdag og dokumentér relationer og hvert dataelement
- Samfundsdrevet kvalitetssikring
Start din 14-dages gratis prøveperiode i dag, og stop med at tage dårlige beslutninger.
Datastige
Få en end-to-end datamatchning og kvalitetsmotor med Data Ladder og forøg nøjagtigheden og pålideligheden af virksomhedens datamiljø uden friktion. Værktøjet kan på intelligent vis linke, forberede og integrere data fra enhver kilde.
Data Ladders DataMatch Enterprise (DME) er et softwareværktøj til kodefri profilering, matchning, deduplikering og rensning. Det hjælper med at identificere potentielle problemer i dine data. Du får et out-of-the-box profileringsværktøj, der leverer metadata til at opbygge en overbevisende profilanalyse på tværs af alle datasæt.
Standardiser dine organisationsdata og gør dem ensartede, unikke og nøjagtige ved at bruge indbyggede biblioteker, sofistikerede mønstergenkendelsesfunktioner og proprietære matchningsfunktioner. Data Ladders intuitive grænseflade reducerer antallet af klik, der kræves for at fuldføre datarensning.
DME anvender real-time og kraftfulde datamatching-algoritmer, der arbejder på dataens art. Den indeholder fonetiske, domænespecifikke, numeriske og fuzzy matchende algoritmer. Derudover kan du justere vægtvariabler og niveauet af disse algoritmer for at sikre maksimal nøjagtighed.
Ydermere hjælper Data Ladder dig med at kontrollere gyldigheden af de fysiske postadresser i din kontaktpersons databaser. Dets robuste adressebekræftelsesmodul retter automatisk adresser, tilføjer oplysninger og sammenligner en liste over gyldige adresser. Alle datarensningsfunktioner og -funktioner udføres gennem Data Ladders standardiserede og RESTful API.
Desuden får du intelligent profilering og søgning af store datasæt, casing-navne, opdeling af adresser, transformation af dataværdier og mere. DME tilbyder også høj ydeevne, robust matchingsteknologi, problemfri integration, synkronisering i realtid, en intuitiv grænseflade og hurtige implementeringsfunktioner.
Oplev den eneste løsning til alle dine dataproblemer. Download din prøveversion i dag.
Insycle
I stedet for at bruge mere tid på rodet dataarbejde, kan du bruge Insycle til at nyde en moderne måde at rense, opdatere og organisere kundedata på et enkelt sted. Det vil give dit team mulighed for at udføre opgaver effektivt med CRM-data.
Identificer duplikerede virksomheder, aftaler, kontakter osv. ved hjælp af alle felter og flet i bulk ved hjælp af fleksible regler, forhåndsvisningstilstand, automatisering og CSV-rapport. Værktøjet vil forbedre personaliseringen ved at standardisere adresse, branche, jobtitler og andre tekstfelter. Du kan også nemt oprette og segmentere målrettede kampagner ved at bruge konsistente data.
Importer data fra CSV-filer ved hjælp af fleksible opdateringskontroller og skabeloner for at undgå overskrivning og duplikering af vigtige data. Rens før import og identificer forkert og ufuldstændigt formaterede data og ret dem. Du kan også hurtigt fjerne falske kontaktmails, telefonnumre, data osv.
Opdater felternes annonceposter på én gang ved hjælp af funktioner som egenskabsnavne, fjern mellemrum og mere. Du får en nem ETL og mulighed for at sammenligne CSV-poster med eksisterende for at matche rækkerne og identificere de manglende.
Du kan nemt vælge masseopdateringsposter og felter med et klik uden at spilde tid på at eksportere til CSV og bryde med ID’er, SQL og VLOOKUP.
Udforsk din virksomheds database for at vide, hvilke felter der bruges, og hvor mange værdier hvert felt har. Definer desuden dine dataarbejdsgange, så opgaverne kan køre automatisk og automatisk, rette data og vedligeholde en præcis database. Du kan også dele opdaterede datavisninger med dine teams for at arbejde sammen om de samme registreringer.
Prøv Insycle gratis i 7 dage og oplev den bedste kvalitetsstyring.
Store forventninger
Forstå, hvad du kan forvente af din organisations data med Great Expectations. Det hjælper teams med at eliminere pipelinegæld gennem datadokumentation, test og profilering. Det understøtter en række forskellige use cases relateret til datavalideringsproblemer.
Great Expectations’ ramme spiller en væsentlig rolle i dataingeniørværktøjer ved at respektere dine navneområder i dine poster og er specielt designet til udvidelse. Det vil også give dig mulighed for at tilføje en produktionsklar validering til pipelinen dagligt og vedligeholde data i ren og menneskelig læsbar dokumentation.
Ydermere kører Great Expectations’ dataprofiler automatisk for at generere datadokumentation. Det skaber også andre typer dokumentation, såsom dataordbøger, tilpassede notesbøger, slack notifikationer og mere.
Derudover giver værktøjet hurtige data og fanger indsigt til fremtidig test og dokumentation. Hver komponent er designet til at hjælpe dig med at opretholde bedre datakvalitet.
Installer Great Expectations ved hjælp af pip, og se det i aktion på din virksomheds data.
Konklusion
Uanset hvor dygtige dine datakvalitetsteams er, kan datakvalitetsproblemer stadig opstå, medmindre de har de rigtige værktøjer. Et selvbetjent og alt-i-et datakvalitetsværktøj, det kan profilere data, udføre datarensning, eliminere dubletter og bringe nøjagtige, fuldstændige og pålidelige data for at forbedre dine forretningsstrategier og beslutninger.
Vælg derfor det bedste datakvalitetsværktøj baseret på dine nødvendige funktioner og budget. Tjek, om det har en gratis prøveperiode for at forstå, hvordan det virker, før du køber det.
Du kan også udforske de bedste værktøjer til datarivning til at formatere dine data til analyser.