10 najlepszych narzędzi do czyszczenia danych (maj 2024 r.)

Nie ma wątpliwości, że dane to dziś złoto. Nie ma cenniejszego zasobu. W związku z tym organizacje mogą wykorzystywać nie tylko dowolne dane. Brudne dane mogą zrujnować analitykę firmy, a prawie każda organizacja musiała radzić sobie z pewnym poziomem niewiarygodnych liczb. Te złe dane mogą prowadzić do błędnych wniosków i niespójnych ocen, które mogą prowadzić do niepowodzeń, zwiększonych kosztów operacyjnych i niezadowolenia klientów.

Wzrost dostępności danych spowodował również wzrost liczby narzędzi do czyszczenia danych, które wykorzystują sztuczną inteligencję (AI), aby zaoszczędzić organizacjom ogromne ilości czasu i zasobów. Czyszczenie danych jest ostatnim procesem wprowadzania danych i opiera się na określonych zasadach. 

Ale czym właściwie jest czyszczenie danych?

Jak działa czyszczenie danych?

W danych może występować wiele błędów, takich jak nieprawidłowe wprowadzenie danych, źródło danych, niedopasowanie źródła i miejsca docelowego oraz nieprawidłowe obliczenia. Kiedy to nastąpi, dane muszą zostać oczyszczone, czyli innymi słowy muszą zostać usunięte ze zbioru danych błędne, uszkodzone, zduplikowane lub niekompletne informacje. 

Czyszcząc złe dane, organizacje mogą wyeliminować wyniki niskiej jakości. Dlatego tak ważne jest przeprowadzenie czyszczenia danych przed modelowaniem i analizą. Może również zapewnić, że masz tylko najnowsze pliki i ważne dokumenty lub że nie masz zbyt wielu danych osobowych, które mogłyby stanowić zagrożenie dla bezpieczeństwa. 

Biorąc pod uwagę wiele powodów, dla których przeprowadza się czyszczenie danych, ważne jest, aby wybrać jedno z najlepszych dostępnych na rynku narzędzi. 

Oto 10 najlepszych narzędzi do czyszczenia danych: 

1. Otwórz zawęź

Na szczycie naszej listy znajduje się OpenRefine, które jest bardzo popularnym narzędziem do obsługi danych typu open source. Narzędzie do czyszczenia danych pomaga Twojej organizacji konwertować dane między różnymi formatami, zachowując jednocześnie ich strukturę. Umożliwiając przekształcanie danych, możesz łatwo pracować z dużymi zbiorami danych w celu dopasowywania, czyszczenia i eksplorowania danych. Umożliwia także analizowanie danych z Internetu i pracę z danymi bezpośrednio na komputerze. 

Oto niektóre zalety OpenRefine: 

• Free and Open Source
• Obsługuje ponad 15 języków
• Pracuj z dta na swoim komputerze
• Analizuj dane z Internetu 

2. Trifacta Wrangler

Trifacta Wrangler to kolejne z najlepszych narzędzi do czyszczenia danych na rynku. To interaktywne i transformacyjne narzędzie umożliwia analitykom danych bardzo szybkie czyszczenie i przygotowywanie danych w porównaniu z innymi narzędziami. Ze względu na koncentrację na analizie danych formatowanie zajmuje mniej czasu. Trifacta Wrangler korzysta również z algorytmów uczenia maszynowego (ML), aby rekomendować typowe transformacje i agregacje danych. 

Oto niektóre zalety Trifacta Wrangler:

• Mniej czasu formatowania
• Skoncentruj się na analizie danych
• Szybko i dokładnie
• Sugestie algorytmów uczenia maszynowego

3. WinPure

WinPure, jedno z bardziej opłacalnych narzędzi do czyszczenia danych, to kolejna z najlepszych opcji. Działa w celu czyszczenia ogromnych zbiorów danych poprzez poprawianie, standaryzację i usuwanie duplikatów. WinPure można używać do czyszczenia nie tylko baz danych. Można go używać w systemach CRM, arkuszach kalkulacyjnych i różnych innych źródłach. Konkretne bazy danych, które można wyczyścić za pomocą WinPure, obejmują pliki SQL Server, Access, Dbase i Txt. Jedną z głównych zalet narzędzia jest to, że jest ono instalowane lokalnie, co skutkuje wysokim poziomem bezpieczeństwa. 

Oto niektóre zalety WinPure: 

• Czyści ogromne ilości danych
• Instalowane lokalnie
• Darmowa wersja z funkcjami
• Cztery języki

4. Kaczor

Jednym z prostych narzędzi do czyszczenia danych jest Drake, który jest rozszerzalnym, tekstowym przepływem pracy z danymi, obejmującym etapy przetwarzania danych. Może automatycznie rozwiązywać zależności i obliczać polecenia do wykonania oraz niezbędną kolejność wykonywania. Drake został specjalnie zaprojektowany do przepływu danych i zarządzania nimi i może organizować wykonywanie poleceń wokół danych i ich zależności. 

Oto niektóre zalety Drake'a: 

• Zorganizowane wykonywanie poleceń wokół danych i zależności
• Wiele wejść i wyjść
• Wbudowana obsługa HDFS
• Proste narzędzie do czyszczenia

5. TIBCO Przejrzystość

TIBCO Clarity to narzędzie do czyszczenia danych, które udostępnia usługi oprogramowania na żądanie z Internetu. Umożliwia walidację danych podczas ich czyszczenia w celu identyfikacji trendów prowadzących do lepszych procesów decyzyjnych. TIBO Clarity może standaryzować surowe dane zebrane z różnych źródeł, co daje wysokiej jakości dane, które można wykorzystać do dokładnej analizy. 

Oto niektóre zalety TIBCO Clarity:

• Zapewnia SaaS za pośrednictwem Internetu
• Standaryzuje surowe dane 
• Pomaga w dokładnej analizie
• Prowadzi do lepszych decyzji

6. Czysty apartament Melissa

Jeszcze jednym najlepszym narzędziem do czyszczenia danych na rynku jest Melissa Clean Suite, które jest rozwiązaniem do czyszczenia danych, które poprawia jakość danych na platformach CRM i ERP, takich jak Oracle CRM, Salesforce, Oracle ERP i Microsoft Dynamics CRM. Zapewnia szeroki zakres możliwości, takich jak deduplikacja danych, weryfikacja danych, autouzupełnianie kontaktów, wzbogacanie danych oraz przetwarzanie w czasie rzeczywistym i wsadowe. 

Oto niektóre zalety Melissa Clean Suite: 

• Poprawia jakość danych na platformach CRM i ERP
• Deduplikacja danych
• Weryfikacja danych
• Przetwarzanie w czasie rzeczywistym i wsadowe

7. Drabina danych

Data Ladder to platforma oferująca różne produkty, takie jak DataMatch, czyli narzędzie do czyszczenia i jakości danych. Oferuje również DataMatch Enterprise, który zawiera zaawansowane algorytmy dopasowywania rozmytego dla maksymalnie 100 milionów rekordów. DataMatch Enterprise jest także jednym z najszybszych na rynku, osiągając jednocześnie jedną z najwyższych dokładności dopasowywania. 

Oto niektóre zalety Data Ladder:

• Przyjazne dla użytkownika narzędzia
• Przydatne dla każdej wielkości firmy
• Łatwe procesy czyszczenia danych
• Wysoka dokładność dopasowania

8. Etap jakości IBM Infosfera

Pochodząca od jednej z największych marek w branży platforma IBM Infosphere Quality Stage ma na celu wspieranie jakości danych. Jest to jedno z najpopularniejszych narzędzi do czyszczenia danych, które zapewnia pełną jakość danych. Umożliwia łatwe czyszczenie baz danych i zarządzanie nimi, jednocześnie pomagając w budowaniu spójnych widoków najważniejszych jednostek firmy, takich jak klienci, dostawcy, produkty i lokalizacje. Narzędzie do czyszczenia danych jest szczególnie przydatne w przypadku dużych zbiorów danych, analizy biznesowej, zarządzania danymi podstawowymi i hurtowni danych. 

Oto niektóre zalety rozwiązania IBM Infosphere Quality Stage:

• Obsługuje pełną jakość danych
• Łatwe czyszczenie i zarządzanie bazami danych
• Przydatne w przypadku dużych zbiorów danych i inteligencji biznesowej
• Zarządzanie informacją

9. Chmura

Chmura to kolejna świetna opcja, jeśli chodzi o narzędzia do czyszczenia danych. Narzędzie automatycznie dba o czystość i zarządzanie danymi Salesforce. Jest to proste narzędzie, które umożliwia również usuwanie nieaktualnych wpisów, automatyzację zgodnie z harmonogramem i masową aktualizację rekordów. Z Cloudingo mogą korzystać firmy każdej wielkości. 

Oto niektóre zalety Cloudingo:

• zautomatyzowane 
• Prosty w obsłudze
• Usuwa nieaktualne i niechciane wpisy
• Przydatne dla firm każdej wielkości

10. Kwadientowy środek do czyszczenia danych

Ostatnim narzędziem na naszej liście jest Quadient Data Cleaner, czyli potężny silnik profilowania danych. Analizuje jakość danych w celu usprawnienia procesów decyzyjnych przedsiębiorstw. Narzędzie może polegać na logice rozmytej w celu wykrywania duplikacji i tworzenia pojedynczej wersji, a także umożliwia odkrywanie wzorców, brakujących wartości, zestawów znaków i wielu innych właściwości w zbiorze danych. 

Oto niektóre zalety Quadient Data Cleaner:

• Potężny silnik profili danych
• Analizuje jakość danych
• Zastosowanie logiki rozmytej
• Odkrywa wiele właściwości w zestawie danych