Che cos’è la profilazione dei dati?
Che cos’è la profilazione dei dati?
La profilazione dei dati è il processo di revisione dei dati di un’organizzazione allo scopo di comprendere le informazioni esistenti, le modalità di archiviazione e i collegamenti tra i diversi set di dati. Le grandi aziende raccolgono dati da centinaia o migliaia di origini e ciò può portare a ridondanza, incongruenze e altri problemi di precisione dei dati che influiscono sui progetti di analisi futuri. La profilazione dei dati mira a valutare la qualità dei dati usando strumenti di automazione che identificano e segnalano contenuti e modelli di utilizzo. È una fase di pre-elaborazione fondamentale prima che i dati possano essere utilizzati per analisi e business intelligence.
Cos’è un profilo dati?
Un profilo dati è un report che offre informazioni dettagliate sugli attributi dei dati di un’azienda e su eventuali problemi di qualità dei dati che possono contenere. Il report si concentra sui metadati e sulle informazioni statistiche, fornendo ai ricercatori una panoramica completa dei contenuti dei dati.
Le misure statistiche in un profilo dati aiutano a stabilire la qualità dei dati. Forniscono informazioni su valori minimi e massimi, dati di frequenza, variazione, media e modalità, percentili e altri approfondimenti sulla distribuzione dei dati.
La sezione dei metadati del report offre approfondimenti sul tipo di dati che un’azienda raccoglie. Include aspetti strutturali, analisi delle chiavi esterne per comprendere le relazioni tra i set di dati e analisi dell’integrità referenziale per convalidare la coerenza tra diverse tabelle.
Perché è importante la profilazione dei dati?
Ecco i vantaggi della profilazione dei dati.
Miglioramento dell’organizzazione dei dati
Non è raro che le grandi aziende dispongano di svariati set di dati che condividono informazioni o includono dettagli simili. Sfruttando la profilazione dei dati, le aziende possono identificare l’origine dati e determinare quali campi si sovrappongano l’uno sull’altro. L’identificazione della ridondanza può aiutare a ripulire i dati, migliorare l’organizzazione e facilitare processi basati sui dati migliori. Migliori standard di qualità dei dati aiutano a potenziare tutti i processi basati sui dati in un’azienda, riducendo al contempo i costi operativi associati a sforzi duplicati.
Miglioramento della collaborazione
I report di profilazione dei dati generano anche informazioni sulla proprietà e sulla discendenza. L’organizzazione acquisisce una conoscenza più approfondita di chi possiede quali dati e da dove provengono. Tale conoscenza aumenta la responsabilità e promuove una collaborazione più efficace.
Semplificazione dei flussi di lavoro
La profilazione dei dati comprende processi automatizzati che facilitano l’identificazione dei metadati e il tracciamento dei flussi di dati. I data researcher possono dedicare meno tempo a lunghi processi di identificazione manuale e concentrarsi su attività che richiedono maggiori competenze tecniche. È anche possibile rimuovere eventuali ridondanze o imprecisioni e assicurarsi che tutti i dati usati soddisfino uno standard più elevato.
Governance centralizzata
La profilazione dei dati centralizza le informazioni sui dati, fornendo in un unico riquadro una visualizzazione di dove sono archiviati i dati, chi li possiede e di quali informazioni si sovrappongono. È possibile superare i silo di dati e migliorare l’accesso ai dati. L’adozione di un approccio olistico alla documentazione e alla mappatura dei dati garantisce che tutti i membri dell’organizzazione abbiano una migliore comprensione dei propri dati. La profilazione dimostra anche la relazione tra diversi set di dati e traccia il modo in cui si muove nel sistema, il che è fondamentale per garantire la conformità.
Quali sono i casi d’uso della profilazione dei dati?
Vi sono svariati casi d’uso della profilazione dei dati.
Qualità dei dati
Se un’operazione con i dati non va a buon fine, uno dei modi più semplici per individuarne la causa è profilare i dati. Un report sui profili dati indica se i dati sono incompleti, imprecisi o contengono un carattere imprevisto che potrebbe causare l’errore. Gli ingegneri dei dati possono avviare frequentemente profili dati per verificare che le operazioni sui di essi funzionino come previsto e garantire che i dati rimangano di alta qualità.
Migrazione dei dati
I data engineer possono utilizzare i report sui profili dati per identificare quando i sistemi di dati sono sotto stress e stabilire le modifiche necessarie per una migliore efficienza operativa. I report sui profili dati possono guidare le decisioni di migrazione verso il cloud o qualsiasi nuova configurazione. I data architect possono raccogliere rapidamente le informazioni necessarie per lavorare in modo più efficiente e semplificare lo sviluppo della pipeline di dati.
Gestione dei dati master
I dati master sono i dati principali usati in un’organizzazione, che in genere descrivono clienti, prodotti, fornitori o altre risorse chiave. Le applicazioni per la gestione dei dati master (MDM) sono soluzioni software che consentono alle organizzazioni di gestire e mantenere la coerenza e la precisione dei propri dati master. Quando i team lavorano su applicazioni MDM master, usano i profili dati per comprendere quali sistemi siano integrati dal progetto, l’ambito dell’applicazione e se siano state rilevate incongruenze nei dati. Le aziende possono utilizzare la profilazione dei dati per identificare il prima possibile problemi di qualità dei dati, valori nulli ed errori, accelerando in tal modo la standardizzazione dei dati e supportando l’MDM.
Quali sono le tipologie di profilazione di dati?
Esistono svariate tecniche di profilazione dei dati.
Rilevamento della struttura
La profilazione dei dati relativamente al rilevamento della struttura è una strategia che garantisce la coerenza di tutti i dati in un database. Controlla tutti i dati in un campo specifico per verificare che siano nel formato corretto e che siano strutturati in modo coerente con tutte le altre voci del campo. Per esempio, il rilevamento della struttura potrebbe verificare che tutti i numeri di cellulare in un elenco abbiano lo stesso numero di cifre, contrassegnando quelli con numeri mancanti o valori incompatibili.
Rilevamento dei contenuti
La profilazione dei dati relativamente al rilevamento dei contenuti è una strategia che cerca eventuali problemi sistemici nei dati. Questi errori possono assumere la forma di valori errati o di singoli elementi strutturati in modo improprio all’interno del database.
Rilevamento delle relazioni
La profilazione dei dati relativamente al rilevamento delle relazioni sta tracciando il modo in cui diversi set di dati si connettono, quali sono in uso con altri e come i set di dati si sovrappongono. Questo stile di profilazione esamina innanzitutto i metadati per determinare quali relazioni siano più importanti tra i set di dati, quindi restringe il filo conduttore tra i campi per mostrare una visione più ampia della relazione.
Rilevamento dei metadati
La profilazione dei dati relativamente al rilevamento dei metadati confronta i dati con la struttura prevista, valutandone i metadati. Verifica che i dati si comportino e funzionino come previsto. Per esempio, se un campo deve essere numerico ma riceve risposte alfabetiche, il rilevamento dei metadati contrassegnerà questa discrepanza come errore, sottoponendo il problema a un’ulteriore revisione.
Profilazione basata sul campo
La profilazione basata sul campo è una strategia che identifica i problemi di qualità dei dati in un singolo campo, verificando che il tipo e le caratteristiche dei dati corrispondano. Questo approccio può aiutare a identificare le incongruenze nei dati o in eventuali valori anomali che potrebbero alterare i dati.
La profilazione multicampo impiega una strategia simile per comprendere la relazione tra due campi distinti. Conosciuta anche come profilazione tra campi o profilazione tra tabelle, verifica che due campi siano compatibili se i loro dati si basano l’uno sull’altro. Per esempio, un controllo potrebbe verificare se lo stato corrisponde al codice postale appropriato negli elenchi degli indirizzi dei clienti.
Come funziona la profilazione dei dati?
Ecco le fasi principali attraverso cui si svolge la profilazione dei dati.
Preparazione
La preparazione consiste nel delineare ciò che si desidera ottenere con la profilazione dei dati. Si inizierà con l’identificazione della forma di profilazione dei dati più efficace per raggiungere i propri obiettivi aziendali. In questa fase, sarà possibile identificare anche tutti i campi di metadati che si desiderano ricercare.
Rilevamento dei dati
Successivamente, sarà possibile identificare quali dati sono presenti nel proprio sistema. Questa fase ha lo scopo di raccogliere informazioni sulla struttura dei dati, sui formati, sul contenuto e sulle potenziali relazioni tra i set di dati. In questa fase, è possibile condurre un’analisi statistica per stabilire determinate funzionalità dei dati.
Standardizzazione
La standardizzazione garantisce l’allineamento dei formati e delle strutture di tutti i dati. In questa fase, sarà possibile eliminare anche eventuali dati duplicati e rimuovere le ridondanze, riducendo in tal modo la quantità totale di dati da pulire nella fase successiva. Se è necessario applicare regole aziendali per standardizzare i dati, è qui che avviene la convalida di tali regole.
Pulizia
La pulizia implica il rilevamento e la rimozione degli errori, l’arricchimento dei dati mediante collegamento ad altre origini dati e la correzione delle incongruenze nei set di dati più ampi.
Miglioramento
Infine, il processo di profilazione dei dati si concentra sul miglioramento, che implica il monitoraggio della qualità dei dati per garantire che eventuali problemi siano risolti il più rapidamente possibile. Se hai determinati obiettivi di strategia o governance dei dati, in questo passaggio è possibile garantirne la conformità e verificare che i dati in possesso siano inseriti e distribuiti correttamente in tutta l’organizzazione.
Quali sono le funzioni comuni della profilazione dei dati?
Ecco gli strumenti e le funzioni comuni della profilazione dei dati.
Funzioni matematiche
Le funzioni matematiche nella profilazione dei dati sono metodi per calcolare la completezza dei dati e identificare eventuali modelli presenti in un set di dati. Per esempio, valore assoluto, potenza, log, eccetera.
Funzioni aggregate
Le funzioni aggregate si concentrano sulla raccolta di molteplici campi da righe o colonne e quindi sulla restituzione di un valore singolo per riepilogare tali informazioni. Per esempio, media, conteggio, massimo, varianza e così via.
Funzioni di testo
Le funzioni di testo sono strategie per ispezionare le immissioni alfabetiche di dati, aiutando a valutare la qualità dei dati di questi campi di stringhe e a interagire con essi. Per esempio, find, char, trim, eccetera.
Funzioni di data e ora
Le funzioni di data e ora consentono ai ricercatori di esaminare i dati che includono questi campi. È possibile esaminare date o ore specifiche, calcolare la differenza tra le date o recuperare informazioni specifiche da questi campi. Per esempio, converti i fusi orari, recupera il mese, l’anno e il giorno da una determinata data, eccetera.
Funzioni della finestra
Gli strumenti di profilazione dei dati con funzioni di finestra consentono di esaminare le informazioni basate su colonne. È possibile condurre la profilazione tra colonne e la profilazione delle colonne in una finestra di dati a rotazione continua. Per esempio, numero massimo di finestre che scorrono, eccetera.
Funzioni Web
Le funzioni Web intervengono su stringhe contenenti contenuti XML. Per qualsiasi dato connesso a un servizio Web, queste funzioni sono strumenti investigativi efficaci. Per esempio, convertendo i campi di dati o estraendo un valore da un oggetto JSON.
In che modo AWS può supportare i tuoi requisiti di profilazione dei dati?
Amazon SageMaker Catalog fornisce punteggi di qualità dei dati che aiutano a comprendere le diverse metriche di qualità come completezza, tempestività e precisione delle proprie origini dati. Amazon SageMaker Catalog si integra con la qualità dei dati di AWS Glue e offre API per integrare metriche sulla qualità dei dati provenienti da soluzioni correlate di terze parti. Gli utenti dei dati possono vedere come le metriche sulla qualità dei dati cambino nel tempo per le risorse sottoscritte. Per creare e avviare le regole sulla qualità dei dati, è possibile usare il proprio strumento di qualità dei dati preferito, come lo strumento di qualità dei dati di AWS Glue. Con le metriche sulla qualità dei dati in SageMaker Catalog, i consumatori di dati possono visualizzare i punteggi di qualità dei dati per le risorse e le colonne, contribuendo a costruire la fiducia nei confronti di dati che usano per le decisioni.
AWS Glue è un servizio di integrazione dei dati serverless che semplifica il processo di rilevamento, preparazione e combinazione dei dati per analisi, IA/ML e sviluppo di applicazioni. Fornisce tutte le funzionalità necessarie per l’integrazione dei dati, consentendo all’utente di iniziare ad analizzarli e metterli in campo in pochi minuti anziché mesi.
AWS Glue DataBrew è la funzionalità di preparazione visiva dei dati all’interno di AWS Glue che fornisce abilità di profilazione dei dati. È possibile:
- Scegliere tra oltre 250 trasformazioni precostituite per automatizzare le attività di preparazione dei dati, senza dover scrivere alcun codice.
- Filtrare automaticamente le anomalie, convertire i dati in formati standard e correggere i valori non validi.
- Usare immediatamente i dati preparati per analisi e progetti IA/ML.
La creazione manuale di regole sulla qualità dei dati scrivendo un codice per monitorare le pipeline di dati è una sfida significativa nella profilazione dei dati. La qualità dei dati di AWS Glue è un’altra funzionalità che calcola automaticamente le statistiche, consiglia regole sulla qualità dei dati, monitora e avvisa l’utente quando rileva problemi.
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