Verktyg för datakvalitet granskar och analyserar företagsdata för att fastställa om informationen är tillräckligt användbar för att underbygga affärsbeslut.
I takt med att molnets komplexitet ökar blir datakvalitetshantering allt viktigare inom datacenter.
Det behövs ett sätt att effektivt rensa, administrera och analysera information från olika källor, såsom sociala medier, loggar, IoT-enheter, e-post och databaser.
Det är i detta sammanhang som användningen av datakvalitetsverktyg blir relevant.
Dessa verktyg kan korrigera data genom att åtgärda formateringsfel, stavfel och liknande problem, samt avlägsna onödig information. De kan också implementera regler, eliminera kostsamma datainkonsekvenser och automatisera processer för att öka företagets intäkter och produktivitet.
Låt oss undersöka vad datakvalitet innebär, dess syfte och vanliga funktioner, samt se på några av de bästa verktygen för datakvalitet som finns tillgängliga.
Vad innebär datakvalitet?
Datakvalitet är ett mått på hur värdefull en viss datamängd är, baserat på faktorer som fullständighet, pålitlighet, konsekvens och exakthet. Mätning av datakvalitet är avgörande för företag för att identifiera fel, eliminera inkonsekvenser och realisera betydande kostnadsbesparingar.
Datakvalitetsprocesser omfattar datainmatning, dataprofilering, datatolkning, datarensning, standardisering, datamatchning, dataexekvering, datadeduplicering, datasammanfogning och slutligen dataexport.
Varför är datakvalitetsverktyg viktiga?
Ett av de viktigaste framgångskriterierna för många organisationer är kvaliteten på den information som används. Högkvalitativ data ger insikter som är tillförlitliga och användbara i affärsprocesser och beslut, samtidigt som resursslöseri minimeras. Detta leder till ökad effektivitet och lönsamhet i organisationen.
Men vad händer om man inte använder data av hög kvalitet?
Om dålig eller felaktig data används kan det få allvarliga konsekvenser för företaget. Det kan leda till dåliga affärsbeslut, strategier och analyser baserade på felaktig, ofullständig och opålitlig information.
Det finns många exempel på hur felaktig data kan orsaka problem, såsom felaktiga kundadresser, ofullständiga kundregister, förlorad försäljning, felaktig ekonomisk rapportering och mycket mer. Resultatet kan bli att företaget drabbas ekonomiskt, anseendemässigt och på andra sätt.
Därför är det ett klokt beslut för varje företag att använda data av hög kvalitet, och det är just det som datakvalitetsverktyg erbjuder.
De hjälper till att upprätthålla data av hög kvalitet, vilket möjliggör efterlevnad av olika internationella och lokala regelverk. Sammanfattningsvis förbättras verksamhetens smidighet och effektivitet genom att använda korrekt och tillförlitlig information med hjälp av programvara för god datakvalitet.
Vanliga funktioner i programvara för datakvalitet
Lösningar för datakvalitet tillhandahåller processer och metoder för att generera högkvalitativ data, så att företag kan använda värdefull information när det behövs. Detta bidrar till att förbättra produktivitet, tillförlitlighet och stabilitet.
Här är några vanliga funktioner som man kan förvänta sig i verktyg för datakvalitet:
- Legitimitet och giltighet
- Hög precision
- Relevans med lämplig aktualitet
- Konsekvens och pålitlighet
- Omfattande och fullständighet
- Unikhet och granularitet
- Tillgänglighet och åtkomlighet
- Datastandardisering och deduplicering
- Dataprofilering och upptäckt
- Rensning och integration
Hur väljer man det bästa verktyget för datakvalitet?
Att välja rätt datakvalitetslösning är avgörande för att företag ska kunna fatta välgrundade beslut. Eftersom det finns många verktyg för datakvalitet på marknaden kan det vara svårt att veta vilket som är bäst. Tänk därför på följande punkter när du väljer ett datakvalitetsverktyg:
- Identifiera datautmaningar i ditt företag
- Förstå vilka datakvalitetsverktyg som kan vara fördelaktiga för din organisation genom att lösa dessa utmaningar
- Känn till styrkorna och svagheterna hos olika verktyg för datarensning för att fatta ett välgrundat beslut
- Kontrollera prisplanerna och välj ett verktyg som passar inom budgeten. Det kan även vara bra att begära en kostnadsfri testperiod innan man betalar för verktyget.
Låt oss nu utforska några av de bästa verktygen för datakvalitet, med deras funktioner och fördelar.
Talend
Använd Talend för att få den bästa datakvalitetslösningen för ditt företag. Verktyget möjliggör snabb identifiering av kvalitetsproblem, upptäckt av mönster och upptäckt av avvikelser med hjälp av grafiska och statistiska presentationer.
Det här verktyget hjälper till att enkelt rensa, standardisera och profilera data i systemen. Talend kan också hantera datakvalitetsproblem medan informationen flödar genom procedurerna. Det har ett självbetjäningsgränssnitt som är användarvänligt för både affärsanvändare och tekniska användare.
Talend säkerställer att tillförlitlig data alltid är tillgänglig under integrationen, vilket effektivt förbättrar försäljningsresultat och minskar kostnader. Den inbyggda funktionen Talend Trust Score erbjuder omedelbara, handlingsbara och begripliga konfidensutvärderingar för att skilja mellan rensade datamängder och data som behöver rengöras.
Talend rensar inkommande data automatiskt med maskininlärningsbaserad validering, standardisering och deduplicering. Verktyget berikar data genom att sammanfoga den med detaljer från externa källor, såsom företagsidentifiering eller postvalideringskoder.
Det går att selektivt samarbeta och dela data med betrodda användare utan att exponera personlig information för obehöriga. Talend skyddar känslig information med maskering och säkerställer efterlevnad av externa och interna dataskyddsbestämmelser.
Prova en kostnadsfri testperiod redan idag.
OpenRefine
OpenRefine, tidigare känt som Google Refine, är ett kraftfullt verktyg som används för att bearbeta rörig data, rensa den och konvertera den från ett format till ett annat. Man kan även utöka datamängden med extern data och webbtjänster.
OpenRefine lagrar data privat i systemet tills användaren väljer att samarbeta eller dela informationen. Verktyget finns på över 15 språk och är en del av Code for Science and Society. Det går snabbt att utforska stora datamängder med OpenRefine.
Det är enkelt att utvidga och länka datasetet med flera webbtjänster genom OpenRefine. Vissa webbtjänster låter OpenRefine ladda upp rensad data till en databas, till exempel Wikidata. Det hjälper också till att rensa och omvandla information.
Avancerade celltransformationer kan användas vid import av data i olika format. Cellerna kan innehålla olika värden som måste hanteras. Data kan filtreras och partitioneras med reguljära uttryck. Dessutom går det att automatiskt identifiera ämnen med hjälp av namnenhetsutvinning i fulltextfält.
ZoomInfo OperationsOS
Få tillgång till den bästa högpresterande kommersiella B2B-datan, levererad enligt dina villkor. ZoomInfo OperationsOS erbjuder flexibel, förstklassig och tillgänglig information som bidrar till att accelerera verksamheten. Den högsta noggrannheten, matchningshastigheten och fyllnadsgraden ger den bästa datatillförlitligheten.
Integrera med MAP, molndatalager och CRM, samt identifiera kunderna över olika kanaler för att lagra den mest användbara och korrekta datan. En global databas med olika företag, från små till globala företag, som täcker hierarkier, teknologi och firmografi finns tillgänglig.
ZoomInfo OperationsOS erbjuder en enda plattform för streaming av intresse, bästa kontaktuppgifter och information, så att man kan gå bortom datan och få en helhetsbild. Det är enkelt att integrera B2B-data i valfritt arbetsflöde eller system med API:er, orkestreringsapplikationer, platta filer eller datautbyte.
Prenumerations- och beriknings-API:er samt omfattande sökfunktioner kan användas för att integrera med ZoomInfo-intelligens och realtidsdata. Automatisera dataorkestreringen för bättre engagemang för databaserad kontakt.
Dessutom hjälper ZoomInfo OperationsOS till att öka företagets produktivitet genom att integrera den innovativa tekniken och omfattande informationen med plattformarna.
Flexibla paket för datadrivna lösningar och applikationer finns tillgängliga. Prova en kostnadsfri testperiod eller boka en demo för att lära dig mer om hur verktyget fungerar.
Ataccama
Med Ataccamas självdrivna plattform för datakvalitetshantering kan man få insikt i datan, förbättra den och förhindra att dålig information kommer in i systemen. Plattformen hjälper till att kontinuerligt övervaka datakvaliteten med minimal ansträngning.
Ataccama One automatiserar datakvalitetshanteringen genom att koppla den till källan. Artificiell intelligens används för att ge snabba resultat, vilket innebär bättre datakvalitet utan extra arbete. Plattformen har ett användarvänligt gränssnitt för enklare och snabbare hantering av datakvalitet.
Upptäck direkt eventuella problem i datan medan arbetet pågår. Ataccamas självlärande motor identifierar affärstermer och datadomäner, och tilldelar datakvalitetsregler från ett bibliotek. Det förbättrar även den övergripande kvaliteten över tid och upptäcker ändringar automatiskt för att vidta åtgärder vid behov.
Datakvalitet behövs överallt, från datalinje till MDM och affärsdomäner. Därför tillhandahåller Ataccama framgångsrika datakvalitetsverktyg för verksamheten. Det går enkelt att anpassa reglerna i ett användarvänligt gränssnitt med hjälp av rikt uttrycksspråk eller meningsliknande villkor.
Dessutom kan Ataccama bearbeta stora mängder data snabbare. Verktyget är utformat för tekniska datateam, team för starkt reglerad förvaltning, snabba analysteam och andra grupper. Beslut kan fattas utifrån omfattande och korrekta rapporter.
Dataedo
Öka förtroendet och förbättra datakvaliteten med Dataedos datakvalitetsverktyg. Verktyget hjälper till att förstå var datan kommer ifrån och validera dess kvalitet genom att uppnå högsta värden och samla in värdefull feedback.
Dataedo identifierar, klargör och åtgärdar brister i datan för att stödja affärsprocesser och effektivt beslutsfattande. Datakvaliteten säkerställs på olika nivåer:
- Identifiera datakällan och hur den omvandlas genom datalinjen för att utvärdera datans tillförlitlighet.
- Använd exempeldata för att förstå vilken data som lagras i datatillgångarna och säkerställa att den håller hög kvalitet.
- Samla in kvalitetsfeedback från användare i communityn.
Med Dataedo kan man undvika att fatta dåliga beslut utifrån datan, som kan kosta företaget stora summor pengar. Verktyget ger kontext om informationen med datalinjediagram, datadokumentation och feedback genom en datakatalog.
Medarbetarna kan få tillgång till datakatalogen, så att de kan förstå datan bättre och göra färre misstag.
Använd även en webbaserad datakatalog som gör det möjligt för dataanvändare att skicka feedback. Det går också att lägga till varningar till datatillgångar, så att andra medlemmar kan se dem. Eftersom datakvalitet är avgörande, ökar förtroendet för informationen och datastyrningen underlättas. Dataedo erbjuder många funktioner, bland annat:
- Dataprofilering
- Datalinje för att kartlägga datakällor
- Affärsordlista
- Upptäcka och dokumentera relationer och varje dataelement
- Samhällsdriven kvalitetssäkring
Påbörja en 14-dagars kostnadsfri testperiod idag och sluta fatta dåliga beslut.
Datatrappa
Med Data Ladder kan man få en omfattande motor för datamatchning och datakvalitet och förbättra noggrannheten och tillförlitligheten i företagets datamiljö utan friktion. Verktyget kan på ett intelligent sätt länka, förbereda och integrera data från alla källor.
Data Ladders DataMatch Enterprise (DME) är en programvaruverktygssats för kodfri profilering, matchning, deduplicering och rensning. Den hjälper till att identifiera potentiella problem i informationen. Ett färdigt profileringsverktyg som tillhandahåller metadata finns tillgängligt för att skapa en övertygande profilanalys över alla datamängder.
Genom att använda inbyggda bibliotek, avancerade mönsterigenkänningsfunktioner och egna matchningsmöjligheter kan företagsdatan standardiseras, så att den blir konsekvent, unik och korrekt. Data Ladders intuitiva gränssnitt minskar antalet klick som krävs för att slutföra datarensningen.
DME använder kraftfulla datamatchningsalgoritmer i realtid som utgår från datans natur. Den innehåller fonetiska, domänspecifika, numeriska och ”fuzzy” matchningsalgoritmer. Dessutom går det att ange viktvariabler och nivån för dessa algoritmer för att säkerställa maximal noggrannhet.
Data Ladder hjälper också till att kontrollera giltigheten hos fysiska postadresser i kontaktdatabaser. Den robusta adressverifieringsmodulen korrigerar automatiskt adresser, lägger till information och jämför en lista med giltiga adresser. Alla datarensningsfunktioner utförs genom Data Ladders standardiserade och RESTful API.
Ytterligare funktioner är intelligent profilering och sökning i stora datamängder, anpassning av namn, uppdelning av adresser, konvertering av datavärden med mera. DME erbjuder även hög prestanda, robust matchningsteknik, smidig integration, synkronisering i realtid, ett intuitivt gränssnitt och snabb implementering.
Upplev den enda lösningen för alla dataprovblem. Ladda ner en testversion redan idag.
Insycle
Istället för att lägga tid på rörigt dataarbete kan Insycle användas för att få tillgång till ett modernt sätt att rensa, uppdatera och organisera kunddata på en enda plats. Verktyget gör det möjligt för teamet att utföra uppgifter effektivt med CRM-data.
Identifiera dubbletter av företag, affärer, kontakter och annat med valfria fält och slå samman dem i bulk med hjälp av flexibla regler, förhandsgranskningsläge, automatisering och CSV-rapporter. Verktyget förbättrar anpassningen genom att standardisera adresser, branscher, jobbtitlar och andra textfält. Det går också enkelt att skapa och segmentera riktade kampanjer genom att använda konsekvent data.
Importera data från CSV-filer med flexibla uppdateringskontroller och mallar för att undvika att skriva över och duplicera viktig information. Rensa innan import, identifiera felaktigt och ofullständigt formaterad data och åtgärda den. Det är även snabbt att ta bort falska e-postadresser, telefonnummer, data och liknande.
Uppdatera fältannonser samtidigt med funktioner som skiftnamn, ta bort blanksteg med mera. Det går att få en enkel ETL och möjlighet att jämföra CSV-poster med befintliga för att matcha raderna och identifiera de som saknas.
Det går enkelt att välja massuppdateringsposter och fält med ett klick, utan att behöva lägga tid på att exportera till CSV och hantera ID, SQL och VLOOKUP.
Utforska företagets databas för att få reda på vilka fält som används och hur många värden varje fält har. Definiera även dataarbetsflöden för att uppgifterna ska köras automatiskt, åtgärda data och upprätthålla en korrekt databas. Det går också att dela uppdaterade datavyer med teamen för att kunna samarbeta kring samma poster.
Prova Insycle kostnadsfritt i 7 dagar och upplev den bästa kvalitetshanteringen.
Stora förväntningar
Med Great Expectations går det att förstå vad man kan förvänta sig av organisationens data. Verktyget hjälper teamen att eliminera skuld i pipelines genom datadokumentation, testning och profilering. Det stöder en rad olika användningsområden som rör datavalideringsproblem.
Great Expectations ramverk spelar en viktig roll i verktyg för datateknik genom att respektera namnutrymmen i register och är speciellt utformat för utökbarhet. Det gör det även möjligt att lägga till produktionsklar validering i pipelinen dagligen och bevara data i ren och läsbar dokumentation.
Dessutom körs dataprofiler i Great Expectations automatiskt för att generera datadokumentation. Det skapas även andra typer av dokumentation, som dataordböcker, anpassade anteckningsböcker, slack-aviseringar och mer.
Verktyget ger även snabba data och fångar insikter för framtida tester och dokumentation. Varje komponent är utformad för att hjälpa till att upprätthålla bättre datakvalitet.
Installera Great Expectations med pip och se hur det fungerar med företagets data.
Slutsats
Oavsett hur duktiga datakvalitetsteamen är kan problem med datakvaliteten uppstå om de inte har rätt verktyg. Ett självbetjänings- och allt-i-ett-datakvalitetsverktyg kan profilera data, utföra datarensning, eliminera dubbletter och tillhandahålla korrekt, fullständig och tillförlitlig information för att förbättra affärsstrategier och beslut.
Välj därför det bästa verktyget för datakvalitet utifrån de funktioner som behövs och den budget som finns. Kontrollera om verktyget erbjuder en kostnadsfri testperiod för att få en förståelse för hur det fungerar innan ett köp genomförs.
Det går även att utforska de bästa verktygen för databråk för att formatera data för analys.