Expertenbewertung: Beste Data Profiling Tools für 2023

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Olaf Källström

Updated on 24.7.2023

Im Zeitalter von Big Data sammeln Organisationen eine riesige Menge strukturierter und unstrukturierter Daten. Allerdings ist der Kampf um die Verbesserung der Datenqualität für bessere Entscheidungen real. Einer der Hauptgründe, warum Unternehmen keine qualitativ hochwertigen Daten erhalten, ist der Mangel an Automatisierung. Oftmals verlassen sich Unternehmen auf das manuelle Schreiben von Code, um Validierungs-, Bereinigungs- und Filterungsarbeiten an den Daten durchzuführen. Während diese veralteten Praktiken Unternehmen helfen können, mit weniger Daten umzugehen, erfordert die Arbeit mit Big Data eine Automatisierung zur Verbesserung der Datenqualität. Hier kommen Data Profiling Tools ins Spiel.

Data Profiling Tools sind entscheidend, um die Qualität Ihrer Daten zu gewährleisten. Sie bieten ein umfassendes Verständnis davon, was Data Profiling ist, sowie eine Liste der besten Open-Source Data Profiling Tools. In diesem Artikel werden wir in die Welt des Data Profiling eintauchen, die besten verfügbaren Tools für 2023 erkunden und Sie dabei unterstützen, die Qualität Ihrer Daten zu verbessern.

Verständnis von Data Profiling

Data Profiling kann als der Prozess definiert werden, Daten zu untersuchen und zu analysieren, um wertvolle Zusammenfassungen daraus zu erstellen. Der Prozess hilft, die maximale Qualität aus den gesammelten Daten und Erkenntnissen innerhalb eines gegebenen Datenbestandes zu gewinnen, die Organisationen für effektive Geschäftsentscheidungen nutzen können. Mit dem exponentiellen Wachstum der Daten wird es für Unternehmen immer schwieriger, mit den Komplexitäten der Datenqualität Schritt zu halten, um Produktivität und Effizienz ihrer Datenanalyseinitiativen aufrechtzuerhalten.

Laut einer Studie von Gartner beläuft sich der durchschnittliche finanzielle Einfluss schlechter Datenqualität auf Unternehmen auf 9,7 Millionen US-Dollar pro Jahr. Daher ist Data Profiling ein wesentlicher Prozess für Organisationen, um Daten zu erhalten, die in ihren Analyse-Workflows eine entscheidende Rolle spielen können. Es gibt mittlerweile eine große Auswahl an Open-Source- und kostenpflichtigen Data Profiling Tools, die Unternehmen bei der besseren Verwaltung ihrer Daten unterstützen können.

Arten des Data Profiling

Data Profiling umfasst eine Vielzahl von Methoden zur Untersuchung verschiedener Datensätze und zur Erzeugung relevanter Metadaten. Es hat auch die Fähigkeit, Organisationen vor teuren Fehlern zu schützen, die sich in einer Datenbank befinden, ohne dass jemand es bemerkt. Hier sind einige der wichtigen Arten des Data Profiling:

• Strukturerkennung oder Strukturanalyse: Dabei werden die vollständigen Zeilen und Spalten der Daten analysiert, um festzustellen, ob bestimmte Daten konsistent sind oder nicht. Einige typische Methoden zur Strukturerkennung sind Musterabgleich und Validierung mit Metadaten.
• Inhaltsentdeckung: Der Fokus liegt hauptsächlich auf der Qualität der Daten. Die Inhaltsentdeckung untersucht die Daten genauer und hilft Benutzern, Probleme in bestimmten Zeilen und Spalten von Datensätzen zu erkennen. Die Inhaltsentdeckung im Data Profiling verwendet Techniken wie die Erkennung von Ausreißern, Einheitlichkeit, Häufigkeitszählungen usw.
• Beziehungsentdeckung: Die Beziehungsentdeckung wird verwendet, um die Interaktion zwischen einer Datenquelle und einer anderen zu erkennen. Die Beziehungsentdeckung beim Data Profiling dient dazu, Verknüpfungen innerhalb der Daten in unterschiedlichen Anwendungen und Datenbanken herzustellen.

Vorteile der Verwendung von Data Profiling Tools

Data Profiling Tools bieten zahlreiche Vorteile, die die Qualität Ihrer Daten und die Effizienz Ihrer Datenmanagementprozesse erheblich verbessern können. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:

• Verbesserte Datenqualität: Benutzer können mithilfe von Data Profiling Tools die Qualität ihrer Daten verbessern. Diese Tools helfen bei der Identifizierung und Behebung von Fehlern, Inkonsistenzen und Redundanzen in den Daten und verbessern so deren Gesamtqualität.
• Identifikation von Auswirkungen von Änderungen: Data Profiling Tools können Benutzern dabei helfen, die Auswirkungen von Änderungen in Datenquellen zu verstehen. Dies kann besonders nützlich sein, wenn Daten migriert oder neue Datenquellen integriert werden.
• Verbessertes Datenmanagement: Mit Data Profiling können Unternehmen eine bessere Datenverwaltung und Einhaltung von Vorschriften erreichen, indem sie die Struktur, den Inhalt und die Qualität ihrer Daten verstehen. Dadurch wird das Datenmanagement verbessert und die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen gewährleistet.
• Bessere Entscheidungsfindung: Hochwertige Daten führen zu besseren Erkenntnissen, was wiederum zu besseren Entscheidungen führt. Data Profiling Tools stellen sicher, dass die für Analyse und Entscheidungsfindung verwendeten Daten genau, vollständig und zuverlässig sind.

Auswahl des richtigen Data Profiling Tools

Die Auswahl des richtigen Data Profiling Tools kann angesichts der Vielzahl von Optionen auf dem Markt eine herausfordernde Aufgabe sein. Durch die Berücksichtigung einiger wichtiger Faktoren können Sie jedoch eine fundierte Entscheidung treffen, die Ihren Organisationsanforderungen am besten entspricht. Hier sind einige Faktoren, die Sie berücksichtigen sollten:

• Benutzerfreundlichkeit: Das Tool sollte benutzerfreundlich und intuitiv sein und Benutzern aller Kenntnisstufen ermöglichen, es effektiv zu nutzen.
• Skalierbarkeit: Wenn Ihre Daten wachsen, sollte das Tool in der Lage sein, größere Datenmengen zu bewältigen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
• Integrationsfähigkeiten: Das Tool sollte nahtlos in Ihre bestehenden Systeme und Datenbanken integriert werden können.
• Unterstützung und Dokumentation: Ein gutes Tool bietet robuste Unterstützung und umfassende Dokumentation, um Benutzern bei der Fehlerbehebung zu helfen und ihnen den effektiven Umgang mit dem Tool beizubringen.
• Kosten: Berücksichtigen Sie die Kosten des Tools und prüfen Sie, ob es in Ihr Budget passt. Denken Sie daran, sowohl die einmaligen Kosten als auch die laufenden Kosten für Wartung und Upgrades zu berücksichtigen.

Top Data Profiling Tools für 2023

Im Jahr 2023 zeichnen sich mehrere Data Profiling Tools durch ihre robusten Funktionen, Benutzerfreundlichkeit und Fähigkeit zur Bereitstellung hochwertiger Daten aus. Hier sind einige der Top Data Profiling Tools, die Sie in Betracht ziehen sollten:

RATH: KI-gesteuertes Data Profiling Tool

RATH ist ein neues Data Profiling-Tool, das in der Open-Source-Community gut aufgenommen wird. Mit KI betrieben, kann RATH Ihnen dabei helfen, den Datenanalyseprozess einfach zu automatisieren, explorative Datenanalysen durchzuführen und Visualisierungen mühelos zu generieren.

Einfache Datenanalyse

Als eines der Data Profiling-Tools bietet RATH eine umfassende Auswahl an Funktionen, um wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen. Mit RATH können Sie Ihre Daten mühelos untersuchen und analysieren, um deren Struktur, Inhalt und Qualität zu verstehen. Erkunden wir, wie RATH den Prozess der Datenprofilerstellung vereinfacht:

Datenprofilerstellung mit mehr Power

RATH ermöglicht es Ihnen, Ihre Daten effektiv zu profilieren, indem es intuitive Werkzeuge und Funktionen zur Verfügung stellt. Sie können Felder problemlos ändern, Transformationen durchführen, Feldtypen anpassen und Dimensionen und Messungen zuweisen, um ein tieferes Verständnis Ihrer Daten zu erlangen. Das folgende Video zeigt, wie Sie mit RATH mit nur einem Klick Daten-Einblicke generieren können:

Talend Open Studio

Talend Open Studio ist ein beliebtes Open-Source-Tool, das Datenintegrationsaufgaben in Stapel- oder Echtzeit ausführt. Es bietet eine Vielzahl von Funktionen, einschließlich Datenintegration, Datenqualität und Big Data. Es ist bekannt für seine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche und seine umfangreiche Bibliothek von vorgefertigten Komponenten und Verbindungen.

Vorteile:

• Benutzerfreundliche Benutzeroberfläche
• Umfangreiche Bibliothek von vorgefertigten Komponenten und Verbindungen
• Unterstützt Stapel- und Echtzeit-Datenintegrationsaufgaben

Nachteile:

• Die Lernkurve kann für Anfänger steil sein
• Begrenzter Kundensupport für die Open-Source-Version

Quadient DataCleaner

Quadient DataCleaner bietet erweiterte Funktionen für Datenprofilerstellung, Bereinigung und Qualität. Es ist äußerst skalierbar und kann große Datenmengen bewältigen. Es kann verwendet werden, um Datenlückenanalyse, Datenbearbeitung und Vollständigkeitsanalyse durchzuführen.

Vorteile:

• Erweiterte Funktionen für Datenprofilerstellung, Bereinigung und Qualität
• Hoch skalierbar
• Kann große Datenmengen bewältigen

Nachteile:

• Die Benutzeroberfläche kann für neue Benutzer komplex sein
• Begrenzte Integration mit anderen Tools

Open Source Data Quality and Profiling (OSDQ)

OSDQ ist ein Open-Source-Tool, das Funktionen für Datenprofilerstellung und Datenqualität bietet. Es ist bekannt für seine Fähigkeit, komplexe Datenstrukturen zu verarbeiten, und seine robusten Funktionen zur Datenprofilerstellung.

Vorteile:

• Robuste Funktionen zur Datenprofilerstellung
• Kann komplexe Datenstrukturen verarbeiten
• Open-Source und kostenlos nutzbar

Nachteile:

• Begrenzter Kundensupport
• Erfordert technisches Fachwissen, um effektiv genutzt zu werden

OpenRefine

Ehemals bekannt als Google Refine, ist OpenRefine ein leistungsstarkes Tool zur Arbeit mit unübersichtlichen Daten. Es kann Daten reinigen, von einem Format in ein anderes transformieren und mit Webdiensten erweitern. Es hilft Organisationen bei der Bewältigung von unübersichtlichen Daten, wie Datensätzen mit Ausreißern oder fehlenden Werten.

Vorteile:

• Leistungsstarke Funktionen zur Datenbereinigung und -transformation
• Kann unübersichtliche Daten effektiv verarbeiten
• Erweitert Daten mit Webservices

Nachteile:

• Die Benutzeroberfläche kann für neue Benutzer komplex sein
• Im Vergleich zu anderen Tools begrenzte Funktionen zur Datenprofilerstellung

DataMatch Enterprise

DataMatch Enterprise bietet erweiterte Funktionen für Datenprofilerstellung, Bereinigung und Abgleich. Es ist bekannt für seine hohe Genauigkeit und seine Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten.

Vorteile:

• Hohe Genauigkeit
• Erweiterte Funktionen für Datenprofilerstellung, Bereinigung und Abgleich
• Kann große Datenmengen verarbeiten

Nachteile:

• Das Tool kann für kleine Unternehmen teuer sein
• Erfordert technisches Fachwissen, um effektiv genutzt zu werden

Jedes dieser Tools hat seine Stärken und Schwächen, und das beste Tool für Sie hängt von Ihren spezifischen Bedürfnissen und Umständen ab. Im nächsten Abschnitt werden wir uns mit bewährten Methoden für die Datenprofilerstellung befassen. Bleiben Sie dran!

Bewährte Methoden für die Datenprofilerstellung

Um das Beste aus Ihren Datenprofilerstellungs-Bemühungen herauszuholen, ist es wichtig, einige bewährte Methoden zu befolgen. Hier sind ein paar, die Sie in Betracht ziehen sollten:

• Beginnen Sie mit einem klaren Ziel: Bevor Sie mit der Datenprofilerstellung beginnen, haben Sie ein klares Verständnis dafür, was Sie erreichen möchten. Dies wird Ihre Bemühungen leiten und Ihnen helfen, die richtigen Werkzeuge und Techniken auszuwählen.

• Verwenden Sie die richtigen Werkzeuge: Wie wir bereits besprochen haben, gibt es viele Datenprofilerstellungswerkzeuge. Wählen Sie dasjenige aus, das am besten zu Ihren Bedürfnissen und Fähigkeiten passt.

• Bereinigen Sie Ihre Daten: Die Datenprofilerstellung kann Ihnen helfen, Fehler und Inkonsistenzen in Ihren Daten zu identifizieren. Sobald Sie diese identifiziert haben, stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Daten bereinigen, um deren Qualität zu verbessern.

• Aktualisieren Sie regelmäßig Ihre Profile: Daten ändern sich im Laufe der Zeit, daher ist es wichtig, Ihre Datenprofile regelmäßig zu aktualisieren, um sicherzustellen, dass sie den aktuellen Stand Ihrer Daten widerspiegeln.

Anleitung: Verwendung von Data Profiling Tools

Die effektive Nutzung von Data Profiling Tools kann die Qualität Ihrer Daten erheblich verbessern. Hier ist eine grundlegende schrittweise Anleitung zur Verwendung von Data Profiling Tools:

1. Wählen Sie das richtige Tool aus: Basierend auf Ihren Bedürfnissen und den zuvor besprochenen Faktoren wählen Sie das Data Profiling Tool aus, das am besten Ihren Anforderungen entspricht.

2. Definieren Sie Ihre Ziele: Bevor Sie Ihre Daten profilieren, legen Sie fest, was Sie erreichen möchten. Dies könnte die Verbesserung der Datenqualität, die Identifizierung von Fehlern oder ein besseres Verständnis Ihrer Daten sein.

3. Profilieren Sie Ihre Daten:

Verwenden Sie das Tool, um Ihre Daten zu untersuchen. Dies kann verschiedene Analysen beinhalten, um die Struktur, den Inhalt und die Qualität Ihrer Daten zu verstehen.

4. Interpretieren Sie die Ergebnisse: Sobald das Tool Ihre Daten profilierthat, interpretieren Sie die Ergebnisse. Dies kann das Identifizieren von Fehlern, Inkonsistenzen oder Mustern in Ihren Daten beinhalten.

5. Bereinigen und verbessern Sie Ihre Daten: Basierend auf den Ergebnissen Ihrer Datenprofilierung ergreifen Sie Maßnahmen zur Bereinigung und Verbesserung Ihrer Daten. Dies kann das Korrigieren von Fehlern, das Entfernen von Duplikaten oder das Standardisieren von Datenformaten umfassen.

FAQs

Q1: Was sind Data Profiling Tools?

Data Profiling Tools sind Softwareanwendungen, mit denen Sie Daten untersuchen und analysieren können, um wertvolle Zusammenfassungen zu erstellen. Sie helfen dabei, Fehler, Inkonsistenzen und Redundanzen in den Daten zu identifizieren und zu beheben und dadurch die Gesamtqualität zu verbessern.

Q2: Was sind die Vorteile der Verwendung von Data Profiling Tools?

Data Profiling Tools bieten zahlreiche Vorteile, darunter eine verbesserte Datenqualität, erweiterte Datenauswertungs- und Datenanalysemöglichkeiten, optimierte Datenbereinigungs- und Datenintegrationsprozesse sowie vereinfachte Datenentdeckung und Datenvalidierung.

Q3: Wie wähle ich das richtige Data Profiling Tool für meine Bedürfnisse aus?

Bei der Auswahl eines Data Profiling Tools sollten Faktoren wie Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit, Integrationsfähigkeiten, Support und Dokumentation sowie Kosten berücksichtigt werden. Das beste Tool für Sie hängt von Ihren spezifischen Anforderungen und Umständen ab.

Fazit

In der Ära von Big Data sind Data Profiling Tools kein Luxus mehr, sondern eine Notwendigkeit. Sie sind unverzichtbar, um die Qualität Ihrer Daten sicherzustellen und das Beste aus Ihren Datenmanagementprozessen herauszuholen. Indem Sie verstehen, was Data Profiling ist, die besten verfügbaren Tools im Jahr 2023 kennen und lernen, wie Sie sie effektiv einsetzen, können Sie die Qualität Ihrer Daten und die Effizienz Ihrer Datenmanagementprozesse erheblich verbessern. Wählen Sie also das beste Data Profiling Tool für Ihre Bedürfnisse aus und verbessern Sie noch heute die Qualität Ihrer Daten!