معرفی 7 ابزار و نرم افزار کیفیت داده

7 ابزار و نرم افزار برتر کیفیت داده

در این مطلب ما هفت راه‌حل پیشرو کیفیت داده را پوشش می‌دهیم که کار مدیریت داده را ساده می‌کند و به تبدیل تمام آن مقادیر سلول به چیزی که می‌تواند برای تصمیم‌گیری‌های تجاری استفاده شود، کمک می‌کند.

مدیریت دستی داده ها می تواند دشوار باشد و انجام این کار گاهی اوقات منجر به خطا یا ناکارآمدی می شود. صفحات گسترده ممکن است بیش از حد پیچیده شوند و کیفیت داده ها آسیب ببیند.

این به یک مانع بزرگ برای موفقیت هوش تجاری و صنعت داده های بزرگ تبدیل شده است که تعدادی از ابزارهای کیفیت داده برای کمک به حل این مشکل وارد عمل شده اند.

بیایید در مورد هفت راه‌حل پیشرو که می‌توانند به شما در ساده‌سازی کار مدیریت داده‌ها کمک کنند، بحث کنیم تا بتوانید تمام آن مقادیر سلول را به چیزی تبدیل کنید که می‌تواند برای تصمیم‌گیری‌های تجاری استفاده شود.

مقایسه ابزارهای کیفیت داده برتر

در حالی که عملکرد اصلی – جمع آوری، عادی سازی و سازماندهی داده ها – اساساً از راه حل به راه حل یکسان است، فضای زیادی برای گزاره های ارزش و تمایز وجود دارد. برخی از تیم‌ها به یک راه‌حل کم‌کد یا دستکش سفید نیاز دارند، در حالی که برخی دیگر به گزینه‌های سفارشی‌سازی عمیق برای تطبیق بهتر ابزار با مورد استفاده خود نیاز دارند.

علاوه بر این، برخی از ابزارها تنها بر یک یا چند جنبه از فرآیند کلی تمرکز بیشتری دارند.

←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

1. Data Ladder: بهترین برای مجموعه داده های بزرگ

یکی از دشوارترین چالش‌هایی که می‌توانید در تیم مدیریت داده ایجاد کنید، تطبیق مجموعه‌های داده عظیم از منابع متفاوت است. درست همانطور که برای پردازش مقادیر صنعتی مواد خام به تجهیزات صنعتی نیاز است، به سیستم‌های قدرتمندی نیز برای تجزیه و پردازش حجم و تنوع داده‌هایی که کسب‌وکارهای بزرگ‌تر در جریان عملیات عادی این روزها تولید می‌کنند، نیاز دارد.

Data Ladder یکی از بهترین ابزارها برای رسیدگی به این نوع نگرانی ها است.

Data Ladder که تا حدی برای تسهیل تأیید آدرس در مقیاس عظیم ساخته شده است، کل چرخه حیات مدیریت کیفیت داده (DQM) را از واردات تا کپی برداری و حتی اتوماسیون بقای ادغام و پاکسازی پوشش می دهد. حتی می‌تواند به «منطق فازی» کمک کند – تطبیق داده‌ها بر اساس اختصارات رایج، غلط‌های املایی و سایر خطاهای معمولی ورودی انسان.

اگرچه راه حل های کیفیت داده Data Ladder کاربرپسند هستند و به حداقل آموزش نیاز دارند، استفاده از برخی ویژگی های پیشرفته ممکن است دشوار باشد. و در میان بررسی‌های مشتریان، گزارش‌هایی درباره برخی ویژگی‌های پیشرفته که مستندات لازم برای استفاده مناسب را ندارند، گزارش شده است.

ویژگی ها

• داده‌ها را از منابع مختلف وارد کنید، از جمله فایل‌های محلی، فضای ذخیره‌سازی ابری، APIها و پایگاه‌های داده رابطه‌ای.
• عادی و سازماندهی داده ها، از جمله پروفایل، پاکسازی، تطبیق، کپی برداری و موارد دیگر.
• نمای 360 درجه از داده ها از طریق ابزارهای پیشرو در صنعت پروفایل سازی.
• عملکردهای قدرتمند ادغام و پاکسازی، کاملاً قابل تنظیم برای مورد استفاده شما.

جوانب مثبت

• سریع، حتی با مجموعه داده های بزرگ.
• رابط کاربر پسند.
• جلسات تمرینی زنده

منفی

• فقدان مستندات آموزشی در مورد برخی ابزارهای پیشرفته.
• گزارش اشکالات جزئی در الگوریتم تطبیق داده ها.

2. OpenRefine: بهترین راه حل رایگان و منبع باز

هر سازمانی در بازار راه حل فناوری با بودجه کلان نیست. در واقع، تعدادی از موارد استفاده وجود دارد که حتی هزینه‌های اسمی نیز می‌تواند مانع معامله شود. و، متأسفانه، نسخه های رایگان نرم افزار مدیریت داده ها چندان رایج نیستند.

OpenRefine تلاش قابل توجهی برای پر کردن این جای خالی و ارائه پاکسازی حرفه ای داده ها بدون دریافت یک پنی از کسانی است که از آن استفاده می کنند.

در ابتدا ابزاری بود که توسط گوگل توسعه داده شد، اما توسط غول فناوری متوقف شد و در دستان جامعه ای از داوطلبان قرار گرفت. نام تجاری آن به OpenRefine تغییر یافته است تا ماهیت منبع باز جدید خود را منعکس کند، به صورت رایگان برای هرکسی که می خواهد از آن استفاده کند ارائه می شود – مشاغل، سازمان های غیرانتفاعی، روزنامه نگاران، کتابداران و تقریباً هر کسی که از استفاده از صفحات گسترده خسته شده است.

از آنجایی که این ابزار رایگان است، جزئیات کمی وجود دارد که باید از آنها آگاه باشید. به عنوان مثال، این رابط ممکن است برای برخی کمی “منسوخ” به نظر برسد و ممکن است برای فهمیدن نحوه استفاده موثر از آن نیاز به کمی دقت داشته باشد. با این حال، مهم‌تر از همه، روشی است که برای اجرای محلی طراحی شده است. این برنامه را می توان دانلود کرد و به صورت آفلاین اجرا کرد، و در واقع به این صورت است.

می‌توانید این ابزار را در جای دیگری میزبانی کنید، اما برخی از نگرانی‌های امنیتی بالقوه را نشان می‌دهد، و OpenRefine این موضوع را با برخی سلب مسئولیت‌های کاملاً مستقیم روشن می‌کند. در هر صورت، احتمالاً عملکرد آهسته‌تری نسبت به راه‌حل‌های دیگر در این لیست تجربه خواهید کرد، به‌ویژه زمانی که سعی در هضم مجموعه داده‌های بزرگ‌تر دارید.

ویژگی ها

• اکتشافی قدرتمند به کاربران این امکان را می دهد تا ناهماهنگی های داده ها را با خوشه بندی یا ادغام مقادیر داده مشابه برطرف کنند.
• تطبیق داده ها برای تطبیق مجموعه داده با پایگاه داده های خارجی.
• ویژگی Faceting برای دریل کردن مجموعه داده های بزرگ و همچنین امکان اعمال فیلترهای مختلف بر روی مجموعه داده.

جوانب مثبت

• رایگان و متن باز.
• از هاست محلی پشتیبانی می کند.
• ابزارهای کارآمد دستکاری داده ها
• رابط نسبتا بصری

 منفی

• هنگام میزبانی از طریق ابر با نگرانی های امنیتی روبرو می شود.
• زیبایی شناسی رابط “منسوخ شده”.
• ممکن است کندتر از راه حل های دیگر اجرا شود، به خصوص با مجموعه داده های بزرگتر.

3. Talend: بهترین برای مقیاس پذیری

یکی از ارزش های پیشنهادی اصلی Talend دسترسی به فناوری است. این چارچوب که به عنوان یک چارچوب جامع بدون کد ساخته شده است، به گونه ای طراحی شده است که به کسانی که حداقل داده ها و نرم افزارهای مهندسی نرم افزار را دارند اجازه می دهد تا در واقع چیزی را خودشان کنار هم بگذارند. زیرا هی، همه کسانی که به داده های دقیق نیاز دارند، دانشمند داده نیستند.

این پلتفرم هم بصری است (از جمله رابط های کشیدن و رها کردن برای طراحی خطوط لوله)، و هم به اندازه کافی قوی است که طیف گسترده ای از سطوح تجربه مدیریت داده را در خود جای دهد. و می توان آن را در محل، در فضای ابری یا از طریق استقرار ترکیبی میزبانی کرد.

با این حال، یک نقطه ضعف، مشکل مزاحم مجموعه داده های بزرگ است. کسانی که از Talend استفاده می کنند ممکن است هنگام تلاش برای پردازش حجم بالایی از داده ها به یکباره، کاهش سرعت و سایر مشکلات عملکرد را مشاهده کنند. بنابراین، در حالی که این یک راه عالی برای اتصال سریع کل سازمان به یک منبع واحد از حقیقت است، باید در هنگام جمع کردن پرس و جوها و عملکردها مراقب باشید.

ویژگی ها

• پروفایل داده در زمان واقعی و پوشاندن داده ها.
• توانایی انجام پروفایل های دقیق داده ها، از جمله شناسایی الگوهای داده ها و وابستگی ها.
• انواع قوانین کیفیت داده از پیش ساخته شده برای سناریوهای رایج، و رابط های کشیدن و رها کردن برای طراحی خطوط لوله بدون دردسر.
• الگوریتم های پیشرفته برای تطبیق داده ها، API گسترده و ابزارهای یکپارچه سازی، و موارد دیگر.

جوانب مثبت

• بسیار مقیاس پذیر.
• منحنی یادگیری کم عمق
• یکپارچگی عمیق با محصولات Talend و با برنامه های شخص ثالث از طریق
• قابلیت های برجسته پروفایل داده

منفی

• ابزارها و توابع پیشرفته به دانش پیشرفته مربوطه نیاز دارند.
• کاهش سرعت هنگام جمع آوری حجم زیادی از داده ها.
• به منابع سخت افزاری گسترده برای پروژه های بزرگتر نیاز دارد.

4. Ataccama: بهترین برای قابلیت های هوش مصنوعی

اگر قابلیت‌های هوش مصنوعی آتاکاما که اخیراً منتشر شده نبود، ما آن را در اینجا به‌عنوان «بهترین برای انطباق و حاکمیت» فهرست می‌کردیم. حریم خصوصی، مدیریت دسترسی، نظارت و سایر نگرانی های حیاتی InfoSec همه به طور کامل توسط پلت فرم فعال و پشتیبانی می شوند.

با این حال، ویژگی‌های جدید هوش مصنوعی آن به اندازه‌ای قابل توجه است که تغییر عنوان را تضمین کند. در واقع، بسیاری از ویژگی‌های اصلی امنیتی اکنون با مدل‌های یادگیری تقویت شده‌اند. شما حتی می توانید از Ataccama برای آموزش مدل های منحصر به فرد مورد استفاده خود استفاده کنید.

به زبان ساده، Ataccama شارژ تیم‌های داده کوچک را بسیار آسان می‌کند و آنها را قادر می‌سازد تا اهدافی را که معمولاً به اهداف بسیار بزرگ‌تری نیاز دارند، انجام دهند.

ویژگی ها

• کنترل‌های حاکمیتی گسترده، تلاش‌های تیم داده را برای اطمینان از انطباق به حداکثر می‌رساند.
• تنوع قوانین و استانداردهای کیفیت داده داخلی.
• عملکردهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای پاکسازی داده ها، اجرای سیاست های حاکمیتی، گزارش دهی و موارد دیگر.
• امکان استقرار در فضای ابری، درون محل یا در یک آرایش ترکیبی.

جوانب مثبت

• بسیار مقیاس پذیر.
• منحنی یادگیری کم عمق
• یکپارچگی عمیق با محصولات Talend و با برنامه های شخص ثالث از طریق
• قابلیت های برجسته پروفایل داده.

منفی

• ابزارها و توابع پیشرفته به دانش پیشرفته مربوطه نیاز دارند.
• کاهش سرعت هنگام جمع آوری حجم زیادی از داده ها.
• به منابع سخت افزاری گسترده برای پروژه های بزرگتر نیاز دارد.

5. Dataedo: بهترین برای مدیریت ابرداده

تنها ورودی لیست ما (منهای OpenRefine زیرا رایگان است) که به صراحت هزینه ها و قیمت ها را لیست می کند، Dataedo راه حل محکم دیگری با عملکرد امنیتی گسترده است. این به گونه ای ساخته شده است که نصب آن آسان، بصری برای استفاده و قادر به اجرای بهینه با حداقل منابع سخت افزاری باشد.

Dataedo فقط در محل است. هیچ داده ای در ابر ذخیره نمی شود مگر اینکه آن را در آنجا قرار دهید. به عبارت دیگر، به همان اندازه ایمن است که شما تصمیم دارید آن را بسازید.

علاوه بر همه اینها و پشتیبانی شگفت انگیز و خدمات مشتری، Dataedo همچنین دارای برخی از قدرتمندترین عملکردهای ابرداده در صنعت است. برای تیم هایی که در درجه اول نیاز به سازماندهی، مستندسازی و فهرست بندی داده های خود در یک کتابخانه گسترده دارند، تطبیق Dataedo دشوار است.

ویژگی ها

• ابزارهای مختلفی برای شناسایی مسائل مربوط به کیفیت داده ها که می توانند برای جمع آوری بازخورد در مورد کیفیت داده از سایر کاربران داده استفاده شوند.
• روابط داده ها را با نمودارهای رابطه موجودیت کشف و مستند کنید.
• ابرداده ها را از چندین منبع جمع آوری و اسکن کنید تا به طور خودکار یک فرهنگ لغت داده بسازید.
• ویژگی FK Relationship برای به حداقل رساندن تناقضات و خطاهای داده ها.

جوانب مثبت

• نقشه ارتباط داده های بصری
• ابزارهای قدرتمند برای ضبط و مدیریت متادیتا.
• رابط کاربر پسند و بصری.

منفی

• می تواند برای تیم های کوچک گران باشد.
• کمبود در تجزیه و تحلیل داده ها

6. Precisely: بهترین برای غنی سازی داده ها

یکی دیگر از ورودی‌های فهرست که تمرکز زیادی روی آدرس و داده‌های جغرافیایی دارد، Precisely تا حد زیادی از طریق توابع غنی‌سازی داده‌ای که ارائه می‌دهد، نامی برای خود دست و پا کرده است. به عنوان مثال، Precisely Streets یک “چارچوب نقشه برداری دقیق مکانی” را ارائه می دهد، در حالی که Precisely Boundaries “پوشش مرز جهانی مستمر” را تسهیل می کند.

غنی‌سازی مشابه برای نقاط مورد علاقه، آدرس‌ها، جمعیت‌شناسی و موارد دیگر به پلتفرم کمک می‌کند تا به عنوان راه‌حلی که برای تبدیل داده‌های ثابت به با ارزش‌ترین دارایی تجاری شما طراحی شده است، برجسته شود.

نقطه ضعف Precisely این است که استفاده از آن دشوار است. مراحل نصب پیچیده و رابط کاربری چالش برانگیز اغلب شکایات اصلی مشتریان با نرم افزار Precisely است. ممکن است کاربرانی که از فناوری آگاه هستند استفاده از Precisely Trillium را چالش برانگیز ندانند، اما مشتریان کم سواد نرم افزاری به احتمال زیاد به آموزش ساختاریافته نیاز خواهند داشت.

ویژگی ها

• مدیریت کیفیت داده هوشمند که از ابزارهای هوش مصنوعی و ویژگی های اتوماسیون برای ارائه نتایج فوری استفاده می کند.
• پردازش داده با کارایی بالا برای حجم زیاد داده. زمان‌های پردازش سریع‌تر داده‌ها به به حداکثر رساندن کارایی برای سازمان‌هایی که داده‌های فشرده دارند کمک می‌کند.
• همانطور که از نام آن پیداست، ابزارهای غنی سازی قدرتمند حتی دقت در سطح پین را برای آدرس های فیزیکی فعال می کنند (فقط به عنوان یک مثال).

جوانب مثبت

• پشتیبانی مشتری درجه یک
• توانایی مدیریت حجم زیادی از داده ها بدون کاهش عملکرد.
• سوئیت های تخصصی طراحی شده برای جا دادن موارد استفاده خاص.

منفی

• منحنی یادگیری شیب دار
• نصب و راه اندازی پیچیده
• ممکن است برای مدیریت ساده‌تر داده‌ها، ابزاری بیش از آنچه لازم است تنظیم شود.

7. Informatica: بهترین برای پروفایل داده

یکی از اساسی ترین ویژگی هایی که همه ما به آن عادت کرده ایم، توابع جستجو است. گوگل در واقع ما را با SERPS تا حد زیادی قابل اعتماد و مفید خراب کرده است.

اگر تا به حال به وب‌سایتی رفته‌اید، سعی کرده‌اید چیزی خاص را با استفاده از نوار جستجوی آن جستجو کنید، سپس با ناامیدی فریاد زدید که خوب و خوب می‌دانستید که Google هدف جستجوی شما را به‌درستی شناسایی کرده و نتایج مناسبی را ارائه می‌دهد، این مشکل را تجربه کرده‌اید.

جستجوی صوتی ارتباط نزدیکی دارد و به سرعت به نسل قبلی خود می رسد. در پرس‌و‌جوهای فعال‌سازی صوتی، راحتی کمی وجود دارد – به شرطی که در واقع همانطور که در نظر گرفته شده است کار کند.

هدف Informatica ارائه بهترین تجربه دستیار هوش مصنوعی است، اما برای تلاش های مدیریت داده شما. این کار را از طریق ترکیبی از پروفایل داده های گسترده، NLP چشمگیر از طریق هوش مصنوعی CLAIRE و برخی تجزیه و تحلیل های قوی انجام می دهد. نتیجه نهایی یک مجموعه اتوماسیون قدرتمند است که می تواند به طور چشمگیری تلاش شما را برای پاکسازی و بهینه سازی داده های شما ساده کند.

ویژگی ها

• قوانین و شتاب دهنده های از پیش ساخته شده برای خودکارسازی فرآیندهای کیفیت داده ها.
• انواع ابزارهای نظارت بر داده ها، از جمله تجزیه و تحلیل تکراری داده ها برای شناسایی و شناسایی مسائل کیفیت داده ها.
• قابلیت های مبتنی بر نقش برای توانمندسازی انواع کاربران تجاری که می توانند نقش کلیدی در نظارت و بهبود کیفیت داده ها داشته باشند.
• هوش مصنوعی و ابزارهای یادگیری ماشین برای کمک به به حداقل رساندن خطاها.

جوانب مثبت

• انواع ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، از جمله جستجوها و پرس و جوهای با قابلیت صوتی.
• پروفایل و تجزیه و تحلیل عمیق داده ها.
• توانایی افزایش مقیاس برای رسیدگی به حجم زیادی از داده ها.

منفی

• ایجاد قوانین چالش برانگیز
• پیچیدگی یکپارچه سازی و پیاده سازی

ویژگی های کلیدی ابزار کیفیت داده ها

پروفایل داده ها

پروفایل داده به کاربران اجازه می دهد تا داده ها را تجزیه و تحلیل و کاوش کنند تا بفهمند که چگونه ساختار یافته اند و چگونه می توان از آنها برای حداکثر سود استفاده کرد. این ویژگی می تواند شامل ابزارهایی برای تجزیه و تحلیل الگوهای داده، وابستگی داده ها و توانایی تعریف قوانین کیفیت داده باشد.

تجزیه داده ها

تجزیه داده ها امکان تبدیل داده ها از یک فرمت به فرمت دیگر را فراهم می کند. ابزار کیفیت داده از تجزیه داده ها برای اعتبارسنجی داده ها و پاکسازی داده ها در برابر استانداردهای از پیش تعریف شده استفاده می کند. یکی دیگر از مزایای مهم تجزیه داده ها این است که امکان تشخیص خطا و ناهنجاری را فراهم می کند. علاوه بر این، ویژگی‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته داده‌ها ابزارهای اتوماسیون را ارائه می‌دهند که به ویژه برای حجم زیاد داده مفید هستند.

تمیز کردن و استانداردسازی داده ها

تمیز کردن و استانداردسازی داده ها به شناسایی داده های نادرست یا تکراری کمک می کند و آن ها را مطابق با الزامات از پیش تعریف شده اصلاح می کند. با استفاده از این ویژگی، کاربران می توانند اطمینان حاصل کنند که داده ها در قالب های ثابت در بین مجموعه داده ها وجود دارند. علاوه بر این، پاکسازی داده ها با پر کردن مقادیر از دست رفته از منابع داده داخلی یا خارجی به غنی سازی داده ها کمک می کند.

نظارت و اطلاع رسانی

داده ها را در طول چرخه عمر داده ها مانیتور کنید و مدیران و مدیریت را از هر گونه مشکلی که باید حل شود مطلع کنید. این ممکن است شامل توانایی تعریف KPIهای کیفیت داده و دسترسی به بینش کیفیت داده در زمان واقعی باشد. برخی از برنامه های پیشرفته امکان هشدارهای قابل تنظیم را فراهم می کنند.

چگونه بهترین ابزار کیفیت داده را برای کسب و کار خود انتخاب کنم؟

بهترین ابزار کیفیت داده برای کسب و کار شما به نیازها و اولویت های منحصر به فرد شما بستگی دارد. به عنوان اولین گام، باید به وضوح مشخص کنید که چه مشکلاتی را با ابزار کیفیت داده حل می‌کنید. این به شما کمک می کند تا ویژگی های مورد نیاز نرم افزار را شناسایی کنید. در این مرحله، باید محدودیت های بودجه خود را تعریف کنید تا گزینه های خود را محدود کنید.

اکثر راه حل های با کیفیت داده بالا طیف گسترده ای از عملکرد را ارائه می دهند، اما ممکن است ابزارهای تخصصی برای برخی از عملکردها ارائه دهند. علاوه بر این، برخی از برنامه ها ابزارهای پیشرفته ای را ارائه می دهند اما منحنی یادگیری شیب دار دارند. ممکن است مجبور شوید بین سهولت استفاده و عملکرد یکی را انتخاب کنید.

همچنین ممکن است بخواهید مقیاس پذیری نرم افزار را در نظر بگیرید تا مطمئن شوید که با تغییر نیازهای کسب و کارتان از آن بیشتر نمی شوید. توصیه می کنیم قبل از متعهد شدن به راه حل، یک نسخه نمایشی دقیق از نرم افزار دریافت کنید و از نسخه آزمایشی رایگان استفاده کنید.

روش شناسی را بررسی کنید

ما طیف گسترده ای از راه حل های کیفیت داده را برای جمع آوری این لیست از بهترین نرم افزارها بررسی کردیم. ما پارامترهای مختلفی را برای هر نرم افزار از جمله قابلیت استفاده، مقیاس پذیری، ویژگی های برجسته و پشتیبانی مشتری ارزیابی کردیم. ما همچنین توصیفات و رتبه بندی های مشتریان را به عنوان اجزای حیاتی ارزیابی کلی خود از هر نرم افزار در نظر گرفتیم.

مقاله های مرتبط:

1- مدیریت کیفیت داده (Data Quality Management) در هوش تجاری (BI)

2-  10 نرم افزار برتر مدیریت داده در سال 2024

3- روش های جمع آوری داده های کیفی

4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها