Data profiling là gì? Chìa khóa nâng cao chất lượng dữ liệu
Dữ liệu là tài nguyên quý giá của doanh nghiệp, nhưng làm sao để đảm bảo dữ liệu luôn chính xác, đầy đủ và đáng tin cậy? Câu trả lời nằm ở data profiling - một quy trình phân tích và đánh giá dữ liệu chuyên sâu. Để hiểu hơn về data profiling hãy cùng Bizfly Cloud tìm hiểu ngay qua bài viết dưới đây.
Data Profiling - Hành Trình Khám Phá Báu Vật Dữ Liệu
Data profiling đóng vai trò như la bàn định hướng trong thế giới dữ liệu khổng lồ. Nói một cách dễ hiểu, data profiling là quá trình xem xét, phân tích dữ liệu từ một nguồn hiện có và tóm tắt thông tin chi tiết về dữ liệu đó. Mục tiêu của data profiling là xác định tính chính xác, tính đầy đủ và tính hợp lệ của dữ liệu, từ đó giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt hơn.
Data Profiling - Hành Trình Khám Phá Báu Vật Dữ Liệu
Data profiling thường được kết hợp với quy trình ETL (Extract, Transform, and Load) để di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống. Khi được thực hiện đúng cách, sự kết hợp này giúp làm sạch, làm giàu và chuyển dữ liệu chất lượng đến đúng đích đến. Ví dụ, khi doanh nghiệp muốn chuyển đổi từ hệ thống cũ sang hệ thống mới, data profiling sẽ giúp xác định các vấn đề về chất lượng dữ liệu cần được xử lý trong quá trình di chuyển.
Data profiling mang lại lợi ích gì?
Bằng cách trả lời những câu hỏi then chốt như dữ liệu đã đầy đủ chưa, có giá trị nào bị trùng lặp hay không, data profiling giúp doanh nghiệp kiểm soát chất lượng dữ liệu - nền tảng cho sự phát triển bền vững. Data profiling cũng giúp phát hiện các mẫu dữ liệu bất thường, từ đó đưa ra những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu.
Để thực hiện data profiling, có ba phương pháp chính được sử dụng. Column profiling tập trung vào việc đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong mỗi cột của bảng, giúp khám phá các mẫu dữ liệu tiềm ẩn. Cross-column profiling phân tích mối quan hệ giữa các cột, xác định khóa chính, khóa ngoại và các ràng buộc phụ thuộc. Cuối cùng, cross-table profiling xem xét mối quan hệ giữa các bảng, xác định các khóa ngoại tiềm năng và đánh giá sự tương đồng về cú pháp, kiểu dữ liệu giữa các bảng.
Tuy nhiên, hành trình khám phá dữ liệu với data profiling cũng đối mặt với nhiều thách thức. Khối lượng dữ liệu khổng lồ, đặc biệt là từ các hệ thống cũ, có thể khiến việc phân tích trở nên phức tạp. Việc thực hiện data profiling thủ công đòi hỏi chuyên môn cao và tốn nhiều thời gian, công sức.
May mắn thay, ngày nay đã xuất hiện các dịch vụ tự động hóa quy trình data profiling, giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và nguồn lực. Bằng cách phân đoạn dữ liệu hợp lý và tận dụng các công cụ hỗ trợ, doanh nghiệp có thể khai thác tối đa giá trị của data profiling, biến dữ liệu thành tài sản quý giá cho sự phát triển.
