Best Of
10 công cụ dọn dẹp dữ liệu tốt nhất (Tháng 2024 năm XNUMX)
Không còn nghi ngờ gì nữa, dữ liệu là vàng ngày nay. Không có tài nguyên nào có giá trị hơn. Như đã nói, không phải bất kỳ dữ liệu nào cũng có thể được các tổ chức tận dụng. Dữ liệu bẩn có thể phá hỏng các phân tích của doanh nghiệp và gần như mọi tổ chức đều phải đối phó với một số mức độ không đáng tin cậy của các con số. Dữ liệu xấu này có thể dẫn đến hiểu biết kém và có thể gây ra các đánh giá không nhất quán dẫn đến thất bại, tăng chi phí vận hành và sự không hài lòng của khách hàng.
Sự gia tăng của dữ liệu có sẵn cũng đã gây ra sự gia tăng trong các công cụ làm sạch dữ liệu, sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tiết kiệm cho các tổ chức một lượng lớn thời gian và tài nguyên. Làm sạch dữ liệu là quá trình nhập dữ liệu cuối cùng và nó xoay quanh các quy tắc cụ thể.
Nhưng chính xác làm sạch dữ liệu là gì?
Làm sạch dữ liệu hoạt động như thế nào?
Có thể có nhiều lỗi trong dữ liệu đến từ những thứ như mục nhập dữ liệu không hợp lệ, nguồn dữ liệu, nguồn và đích không khớp và tính toán không hợp lệ. Khi điều này xảy ra, dữ liệu phải được làm sạch, hay nói cách khác, nó phải trải qua quá trình xóa thông tin sai, bị hỏng, trùng lặp hoặc không đầy đủ khỏi tập dữ liệu.
Bằng cách làm sạch dữ liệu xấu, các tổ chức có thể loại bỏ các kết quả kém chất lượng. Đây là lý do tại sao việc tiến hành làm sạch dữ liệu trước khi lập mô hình và phân tích là rất quan trọng. Nó cũng có thể đảm bảo rằng bạn chỉ có các tệp và tài liệu quan trọng gần đây nhất hoặc bạn không có quá nhiều thông tin cá nhân có thể gây rủi ro bảo mật.
Với nhiều lý do để tiến hành làm sạch dữ liệu, điều quan trọng là phải chọn một trong những công cụ có sẵn hàng đầu trên thị trường.
Dưới đây là 10 công cụ làm sạch dữ liệu tốt nhất:
1. mở tinh chỉnh
Đứng đầu danh sách của chúng tôi là OpenRefine, một tiện ích dữ liệu nguồn mở rất phổ biến. Công cụ làm sạch dữ liệu giúp tổ chức của bạn chuyển đổi dữ liệu giữa các định dạng khác nhau trong khi vẫn duy trì cấu trúc của nó. Bằng cách cho phép bạn chuyển đổi dữ liệu, bạn có thể dễ dàng làm việc với các tập dữ liệu lớn để khớp, làm sạch và khám phá dữ liệu. Nó cũng cho phép bạn phân tích dữ liệu từ internet và làm việc với dữ liệu trực tiếp trên máy của bạn.
Dưới đây là một số ưu điểm của OpenRefine:
- tự do và nguồn mở
- Hỗ trợ hơn 15 ngôn ngữ
- Làm việc với dta trên máy của bạn
- Phân tích dữ liệu từ internet
2. Trifacta Wrangler
Trifacta Wrangler là một trong những công cụ dọn dẹp dữ liệu hàng đầu trên thị trường. Công cụ tương tác và chuyển đổi này cho phép các nhà phân tích dữ liệu làm sạch và chuẩn bị dữ liệu rất nhanh so với các công cụ khác. Do tập trung vào phân tích dữ liệu nên cần ít thời gian hơn cho việc định dạng. Trifacta Wrangler cũng dựa vào thuật toán học máy (ML) để đề xuất các phép chuyển đổi và tổng hợp dữ liệu phổ biến.
Dưới đây là một số ưu điểm của Trifacta Wrangler:
- Ít thời gian định dạng hơn
- Tập trung vào phân tích dữ liệu
- Nhanh chóng và chính xác
- Đề xuất thuật toán học máy
3. Win Pure
Một trong những công cụ làm sạch dữ liệu tiết kiệm chi phí hơn, WinPure là một trong những lựa chọn hàng đầu khác. Nó hoạt động để làm sạch các tập dữ liệu lớn bằng cách sửa chữa, chuẩn hóa và loại bỏ các bản sao. WinPure có thể được sử dụng để dọn dẹp nhiều thứ hơn là chỉ cơ sở dữ liệu. Bạn có thể sử dụng nó trên CRM, bảng tính và nhiều nguồn khác. Các cơ sở dữ liệu cụ thể có thể được làm sạch bằng WinPure bao gồm các tệp SQL Server, Access, Dbase và Txt. Một trong những ưu điểm chính của công cụ này là nó được cài đặt cục bộ, dẫn đến mức độ bảo mật cao.
Dưới đây là một số ưu điểm của WinPure:
- Dọn dẹp lượng dữ liệu khổng lồ
- cài đặt cục bộ
- Phiên bản miễn phí với các tính năng
- Bốn ngôn ngữ
4. Vịt đực
Một trong những công cụ làm sạch dữ liệu đơn giản là Drake, đây là một quy trình làm việc dữ liệu dựa trên văn bản, có thể mở rộng với các bước xử lý dữ liệu. Nó có thể tự động giải quyết các phụ thuộc và tính toán lệnh cần thực hiện và thứ tự thực hiện cần thiết. Drake được thiết kế đặc biệt cho luồng công việc và quản lý dữ liệu, đồng thời nó có thể tổ chức thực thi lệnh xung quanh dữ liệu và các thành phần phụ thuộc của nó.
Dưới đây là một số ưu điểm của Drake:
- Tổ chức thực thi lệnh xung quanh dữ liệu và phụ thuộc
- Nhiều đầu vào và đầu ra
- Hỗ trợ HDFS tích hợp
- Dụng cụ vệ sinh đơn giản
5. Độ trong của TIBCO
TIBCO Clarity là một công cụ làm sạch dữ liệu cung cấp các dịch vụ phần mềm theo yêu cầu từ web. Nó cho phép bạn xác thực dữ liệu trong khi làm sạch dữ liệu để xác định các xu hướng dẫn đến quy trình ra quyết định tốt hơn. TIBO Clarity có thể chuẩn hóa dữ liệu thô được thu thập từ các nguồn khác nhau, dẫn đến dữ liệu chất lượng có thể được sử dụng để phân tích chính xác.
Dưới đây là một số ưu điểm của TIBCO Clarity:
- Cung cấp SaaS qua web
- Chuẩn hóa dữ liệu thô
- Giúp phân tích chính xác
- Dẫn đến những quyết định tốt hơn
6. Căn hộ sạch sẽ Melissa
Một công cụ làm sạch dữ liệu hàng đầu khác trên thị trường là Melissa Clean Suite, đây là giải pháp làm sạch dữ liệu nhằm nâng cao chất lượng dữ liệu trong các nền tảng CRM và ERP như Oracle CRM, Salesforce, Oracle ERP và Microsoft Dynamics CRM. Nó cung cấp một loạt các khả năng như sao chép dữ liệu, xác minh dữ liệu, tự động hoàn thành liên hệ, làm giàu dữ liệu và xử lý hàng loạt và thời gian thực.
Dưới đây là một số ưu điểm của Melissa Clean Suite:
- Nâng cao chất lượng dữ liệu trong nền tảng CRM và ERP
- Khử trùng lặp dữ liệu
- Xác minh dữ liệu
- Xử lý hàng loạt và thời gian thực
Ghé thăm Melissa Clean Suite →
7. Thang dữ liệu
Data Ladder là một nền tảng cung cấp nhiều sản phẩm khác nhau, chẳng hạn như DataMatch, một công cụ làm sạch và chất lượng dữ liệu. Nó cũng cung cấp DataMatch Enterprise, bao gồm các thuật toán khớp mờ nâng cao cho tối đa 100 triệu bản ghi. DataMatch Enterprise cũng là một trong những công cụ nhanh nhất trên thị trường đồng thời đạt được một trong những độ chính xác đối sánh cao nhất.
Dưới đây là một số ưu điểm của Data Ladder:
- Công cụ thân thiện với người dùng
- Hữu ích cho mọi quy mô kinh doanh
- Quy trình làm sạch dữ liệu dễ dàng
- Độ chính xác phù hợp cao
8. Giai đoạn Chất lượng Infosphere của IBM
Đến từ một trong những tên tuổi lớn nhất trong ngành, IBM Infosphere Quality Stage nhằm mục đích hỗ trợ chất lượng dữ liệu. Đây là một trong những công cụ làm sạch dữ liệu phổ biến nhất hiện có để hỗ trợ chất lượng dữ liệu đầy đủ. Nó cho phép dễ dàng làm sạch và quản lý cơ sở dữ liệu đồng thời giúp xây dựng chế độ xem nhất quán về các đơn vị quan trọng nhất của công ty, chẳng hạn như khách hàng, nhà cung cấp, sản phẩm và địa điểm. Công cụ làm sạch dữ liệu đặc biệt hữu ích cho dữ liệu lớn, kinh doanh thông minh, quản lý dữ liệu chính và kho dữ liệu.
Dưới đây là một số ưu điểm của Giai đoạn Chất lượng Infosphere của IBM:
- Hỗ trợ chất lượng dữ liệu đầy đủ
- Dễ dàng làm sạch và quản lý cơ sở dữ liệu
- Hữu ích cho dữ liệu lớn và kinh doanh thông minh
- quản trị thông tin
9. Cloudingo
Đám mây là một lựa chọn tuyệt vời khác khi nói đến các công cụ làm sạch dữ liệu. Công cụ này tự động xử lý việc giữ cho dữ liệu Salesforce sạch sẽ và có thể quản lý được. Đây là một công cụ đơn giản cũng cho phép bạn xóa các mục đã lỗi thời, tự động hóa theo lịch trình và cập nhật hàng loạt bản ghi. Cloudingo có thể được sử dụng bởi các công ty thuộc mọi quy mô.
Dưới đây là một số ưu điểm của Cloudingo:
- Tự động
- Đơn giản để sử dụng
- Xóa các mục lỗi thời và không mong muốn
- Hữu ích cho các công ty thuộc mọi quy mô
10. Trình dọn dẹp dữ liệu Quadient
Công cụ cuối cùng trong danh sách của chúng tôi là Quadient Data Cleaner, đây là một công cụ định hình dữ liệu mạnh mẽ. Nó phân tích chất lượng dữ liệu để cải thiện quy trình ra quyết định của doanh nghiệp. Công cụ này có thể dựa vào logic mờ để phát hiện sự trùng lặp và xây dựng một phiên bản duy nhất, đồng thời nó cũng cho phép khám phá các mẫu, giá trị bị thiếu, bộ ký tự và nhiều thuộc tính khác trong tập dữ liệu.
Dưới đây là một số ưu điểm của Quadient Data Cleaner:
- Công cụ hồ sơ dữ liệu mạnh mẽ
- Phân tích chất lượng dữ liệu
- Sử dụng logic mờ
- Khám phá nhiều thuộc tính trong tập dữ liệu
Tổng kết
Tóm lại, tầm quan trọng của dữ liệu trong bối cảnh kinh doanh ngày nay không thể bị phóng đại. Tuy nhiên, giá trị của dữ liệu nằm ở tính chính xác và sạch sẽ của nó. Dữ liệu bẩn có thể dẫn đến hiểu biết kém, đánh giá không nhất quán và cuối cùng là các quyết định kinh doanh bất lợi. Khi khối lượng dữ liệu tăng lên thì nhu cầu về các công cụ làm sạch dữ liệu hiệu quả cũng tăng theo. Những công cụ này tận dụng trí tuệ nhân tạo để hợp lý hóa quy trình làm sạch dữ liệu, tiết kiệm đáng kể thời gian và nguồn lực cho tổ chức.
Làm sạch dữ liệu bao gồm việc loại bỏ các lỗi, trùng lặp và thông tin không đầy đủ khỏi bộ dữ liệu, đảm bảo độ tin cậy và chính xác của dữ liệu được sử dụng để phân tích và ra quyết định. Bằng cách triển khai các công cụ làm sạch dữ liệu, doanh nghiệp có thể đảm bảo rằng họ đang làm việc với dữ liệu có chất lượng cao nhất, mang lại thông tin chi tiết và kết quả tốt hơn. Các công cụ được thảo luận cung cấp nhiều khả năng, từ chuyển đổi định dạng dữ liệu và xác thực dữ liệu thô đến xử lý các tập dữ liệu lớn và cải thiện chất lượng dữ liệu trong CRM và hệ thống ERP.
Việc chọn công cụ làm sạch dữ liệu phù hợp là điều cần thiết để duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu và đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt. Các công cụ được liệt kê cung cấp nhiều tính năng và lợi thế khác nhau có thể đáp ứng các nhu cầu kinh doanh khác nhau, khiến chúng trở thành tài sản không thể thiếu trong bất kỳ tổ chức định hướng dữ liệu nào.
