Hồ sơ dữ liệu là gì?

Dưới đây là những lợi ích của việc phân tích dữ liệu.

Nâng cao tổ chức dữ liệu

Không hiếm thấy khi các doanh nghiệp lớn có nhiều tập dữ liệu chia sẻ thông tin hoặc bao gồm các chi tiết tương tự. Bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu, các doanh nghiệp có thể xác định nguồn dữ liệu và xác định trường nào trùng lặp với nhau. Xác định sự dư thừa có thể giúp dọn dẹp dữ liệu, cải thiện tổ chức và tạo điều kiện thuận lợi hơn cho các quy trình dựa trên dữ liệu. Các tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu tốt hơn giúp nâng cao tất cả các quy trình dựa trên dữ liệu trong doanh nghiệp đồng thời giảm chi phí vận hành liên quan đến các nỗ lực trùng lặp.

Tăng cường khả năng cộng tác

Báo cáo phân tích dữ liệu cũng tạo ra thông tin về quyền sở hữu và nguồn gốc. Tổ chức có được sự hiểu biết tốt hơn về ai sở hữu dữ liệu nào và nguồn gốc của dữ liệu đó từ đâu. Kiến thức này nâng cao trách nhiệm giải trình và thúc đẩy sự hợp tác hiệu quả hơn.

Hợp lý hóa quy trình làm việc

Phân tích dữ liệu bao gồm các quy trình tự động tạo điều kiện cho việc nhận dạng siêu dữ liệu và theo dõi các luồng dữ liệu. Các nhà nghiên cứu dữ liệu của bạn có thể dành ít thời gian hơn cho các quy trình nhận dạng thủ công kéo dài và tập trung vào các nhiệm vụ đòi hỏi nhiều chuyên môn kỹ thuật hơn. Bạn cũng có thể loại bỏ bất kỳ sự dư thừa hoặc không chính xác nào và đảm bảo rằng tất cả dữ liệu được sử dụng đáp ứng tiêu chuẩn cao hơn.

Quản trị tập trung

Phân tích dữ liệu tập trung thông tin về dữ liệu, cung cấp một cái nhìn duy nhất về nơi dữ liệu được lưu trữ, ai sở hữu dữ liệu đó và thông tin nào bị trùng lặp. Bạn có thể vượt qua tình trạng lô cốt dữ liệu và cải thiện khả năng truy cập dữ liệu. Thực hiện một cách tiếp cận toàn diện để ghi lại và lập bản đồ dữ liệu, đảm bảo rằng mọi người trong tổ chức của bạn hiểu rõ hơn về dữ liệu của họ. Phân tích dữ liệu cũng thể hiện mối quan hệ giữa các tập dữ liệu khác nhau và theo dõi cách dữ liệu di chuyển trong hệ thống, điều này rất quan trọng để đảm bảo tuân thủ.

Có một số kỹ thuật phân tích dữ liệu khác nhau.

Khám phá cấu trúc

Phân tích dữ liệu theo hướng khám phá cấu trúc là một chiến lược nhằm đảm bảo tất cả dữ liệu nhất quán trong toàn bộ cơ sở dữ liệu. Nó kiểm tra tất cả dữ liệu trong một trường cụ thể để xác minh rằng dữ liệu có đúng định dạng và được cấu trúc nhất quán với các mục nhập khác trong trường hay không. Ví dụ: khám phá cấu trúc có thể xác minh rằng tất cả số điện thoại di động trong một danh sách có cùng số chữ số, và gắn cờ bất kỳ số nào bị thiếu hoặc có giá trị không tương thích.

Khám phá nội dung

Phân tích dữ liệu theo hướng khám phá nội dung là một chiến lược nhằm tìm ra bất kỳ vấn đề có hệ thống nào trong dữ liệu. Những lỗi này có thể là các giá trị không chính xác hoặc các phần tử riêng lẻ được cấu trúc sai trong cơ sở dữ liệu.

Khám phá mối quan hệ

Phân tích dữ liệu hướng khám phá mối quan hệ là việc theo dõi cách các tập dữ liệu khác nhau kết nối với nhau, tập nào được sử dụng cùng với tập nào, và các tập dữ liệu bị trùng lặp ra sao. Kiểu phân tích này trước tiên kiểm tra siêu dữ liệu để xác định những mối quan hệ nào nổi bật nhất giữa các tập dữ liệu, sau đó thu hẹp mối liên kết giữa các trường để cho thấy cái nhìn toàn diện hơn về mối quan hệ.

Khám phá siêu dữ liệu

Phân tích dữ liệu theo hướng khám phá siêu dữ liệu so sánh dữ liệu với cấu trúc mong đợi của nó bằng cách đánh giá siêu dữ liệu. Nó kiểm tra xem dữ liệu có hoạt động và vận hành như mong đợi hay không. Ví dụ: ếu một trường được thiết kế để chứa giá trị số nhưng lại nhận phản hồi chữ cái, khám phá siêu dữ liệu sẽ gắn cờ sự sai lệch này như một lỗi để xem xét thêm.

Phân tích theo trường

Phân tích theo trường là một chiến lược xác định các vấn đề về chất lượng dữ liệu trong một trường đơn bằng cách kiểm tra kiểu dữ liệu và đặc điểm có khớp hay không. Cách tiếp cận này có thể giúp xác định sự không nhất quán trong dữ liệu hoặc bất kỳ điểm ngoại lệ nào có thể làm lệch dữ liệu.

Phân tích đa trường sử dụng chiến lược tương tự để hiểu mối quan hệ giữa hai trường riêng biệt. Phân tích này còn được gọi là phân tích chéo trường hoặc phân tích chéo bảng. Nó xác minh rằng hai trường tương thích nếu dữ liệu của chúng phụ thuộc vào nhau. Ví dụ: một phép kiểm tra có thể xác minh xem tiểu bang có khớp với mã zip tương ứng trong danh sách địa chỉ khách hàng hay không.

Dưới đây là các công cụ và hàng chức năng lập hồ sơ dữ liệu phổ biến.

Hàm chức năng toán học

Hàm toán học trong lập hồ sơ dữ liệu là các phương pháp dùng để tính toán tính đầy đủ của dữ liệu và xác định bất kỳ mẫu hình nào tồn tại trong toàn bộ tập dữ liệu. Ví dụ: giá trị tuyệt đối, công suất, bản ghi, v.v.

Hàm tổng hợp

Các hàm tổng hợp tập trung vào việc thu thập nhiều trường từ các hàng hoặc cột và sau đó trả về một giá trị đơn lẻ để tóm tắt thông tin đó. Ví dụ: giá trị trung bình, đếm, tối đa, phương sai, v.v.

Hàm văn bản

Các hàm văn bản là các chiến lược để kiểm tra các mục nhập dữ liệu theo bảng chữ cái, giúp đánh giá chất lượng dữ liệu của các trường chuỗi này và tương tác với chúng. Ví dụ: tìm kiếm, kí tự, cắt, v.v.

Hàm ngày và giờ

Các hàm ngày và giờ cho phép các nhà nghiên cứu kiểm tra dữ liệu bao gồm các lĩnh vực này. Bạn có thể điều tra các ngày hoặc thời gian cụ thể, tính toán sự khác biệt giữa các ngày, hoặc trích xuất thông tin cụ thể từ các trường dữ liệu này. Ví dụ: chuyển đổi múi giờ, trả về tháng, năm và ngày từ một ngày nhất định, v.v.

Hàm cửa sổ

Các công cụ lập hồ sơ dữ liệu với các chức năng cửa sổ cho phép bạn điều tra thông tin dựa theo cột. Bạn có thể tiến hành lập cấu hình cột chéo và lập cấu hình cột trên cửa sổ dữ liệu cuộn. Ví dụ: số cửa sổ lăn, tối đa, v.v.                                                                                                                                                                                                                                                                                                  

Hàm web

Các hàm web hoạt động trên các chuỗi chứa nội dung XML. Đối với bất kỳ dữ liệu nào được kết nối với dịch vụ web, các chức năng này là công cụ điều tra hiệu quả. Ví dụ: chuyển đổi các trường dữ liệu hoặc trích xuất một giá trị từ một đối tượng JSON.