Свяжитесь с нами:

10 лучших инструментов очистки данных (февраль 2026 г.)

Best Of

10 лучших инструментов очистки данных (февраль 2026 г.)

mm
опубликованный
обновлено

Низкое качество данных обходится организациям в значительные суммы денег. Поскольку к 2026 году объемы и сложность наборов данных будут расти, автоматизированные инструменты очистки данных станут неотъемлемой частью инфраструктуры любой организации, работающей с данными. Независимо от того, имеете ли вы дело с дублирующимися записями, несогласованными форматами или ошибочными значениями, правильно подобранный инструмент может превратить хаотичные данные в надежные активы.

Инструменты для очистки данных варьируются от бесплатных решений с открытым исходным кодом, идеально подходящих для аналитиков и исследователей, до корпоративных платформ с автоматизацией на основе искусственного интеллекта. Оптимальный выбор зависит от объема ваших данных, технических требований и бюджета. В этом руководстве рассматриваются лучшие варианты в каждой категории, чтобы помочь вам найти подходящее решение.

Сравнительная таблица лучших инструментов для очистки данных

Инструмент ИИ Best For Цена (USD) Особенности
ОткрытьУточнить Пользователи и исследователи, ориентированные на экономию бюджета Бесплатный доступ Кластеризация, фасетирование, согласование, локальная обработка
Качество данных Talend Комплексная интеграция данных От 12 000 долларов в год Дедупликация данных с помощью машинного обучения, оценка доверия, маскирование данных, профилирование.
Качество данных информатики Крупные предприятия со сложными данными Индивидуальные цены Правила на основе ИИ, мониторинг данных, проверка адресов
Атаккама ОДИН Автоматизация на основе ИИ в масштабах предприятия Индивидуальные цены Агентный ИИ, индекс доверия к данным, автоматизация правил, происхождение данных.
Alteryx Designer Cloud Самостоятельная обработка данных От $ 4,950 Прогнозирующая трансформация, визуальный интерфейс, облачная обработка.
IBM InfoSphere QualityStage Управление основными данными Индивидуальные цены Более 200 встроенных правил, сопоставление записей, автоматическая разметка с помощью машинного обучения.
Тамр Объединение корпоративных данных Индивидуальные цены Разрешение сущностей, управление данными в реальном времени, граф знаний
Melissa Data Quality Suite Проверка контактных данных Бесплатные + платные планы Проверка адресов, подтверждение электронной почты/телефона, дедупликация.
Чистая лаборатория Качество набора данных машинного обучения Бесплатно + Студия Обнаружение ошибок в метках, выявление выбросов, искусственный интеллект, ориентированный на данные.
Качество данных SAS Предприятия, ориентированные на аналитику Индивидуальные цены Обработка в реальном времени, интерфейс перетаскивания, обогащение данных.

1. ОткрытьУточнить

OpenRefine — это бесплатный инструмент для очистки данных с открытым исходным кодом, который обрабатывает данные локально на вашем компьютере, а не в облаке. Первоначально разработанный Google, он отлично справляется с преобразованием неструктурированных наборов данных с помощью алгоритмов кластеризации, которые идентифицируют и объединяют похожие значения, фасетного анализа для детализации больших наборов данных и сервисов сопоставления, которые сопоставляют ваши данные с внешними базами данных, такими как Wikidata.

Инструмент поддерживает множество форматов файлов, включая CSV, Excel, JSON и XML, что делает его универсальным для работы с различными источниками данных. Функция бесконечной отмены/повтора действий в OpenRefine позволяет вернуться к любому предыдущему состоянию и воспроизвести всю историю операций, что бесценно для воспроизводимых рабочих процессов очистки данных. Он особенно популярен среди исследователей, журналистов и библиотекарей, которым необходима мощная обработка данных без затрат на корпоративное лицензирование.

Плюсы и минусы

  • Полностью бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом, не требующее лицензионных отчислений.
  • Обрабатывает данные локально, поэтому конфиденциальная информация никогда не покидает ваш компьютер.
  • Мощные алгоритмы кластеризации для автоматического объединения похожих значений.
  • Полная история операций с бесконечной функцией отмены/повтора для воспроизводимости рабочих процессов.
  • Сервисы сверки данных подключают ваши данные к внешним базам данных, таким как Wikidata.
  • Более крутая кривая обучения для пользователей, незнакомых с концепциями преобразования данных.
  • Отсутствуют функции совместной работы в режиме реального времени для командной среды.
  • Ограниченная масштабируемость для очень больших наборов данных, превышающих объем локальной памяти.
  • Приложение только для настольных компьютеров, без возможности развертывания в облаке.
  • Отсутствует встроенная функция планирования или автоматизации для повторяющихся задач по очистке данных.

Посетите OpenRefine →

2. Качество данных Talend

Talend Data Quality, теперь входящий в состав Qlik после приобретения в 2023 году, объединяет профилирование, очистку и мониторинг данных в единой платформе. Встроенный показатель доверия Talend Trust Score обеспечивает мгновенную и понятную оценку достоверности данных, позволяя командам знать, какие наборы данных можно безопасно использовать, а какие требуют дополнительной очистки. Машинное обучение обеспечивает автоматическую дедупликацию, проверку и стандартизацию поступающих данных.

Платформа тесно интегрирована с более широкой экосистемой Talend Data Fabric для комплексного управления данными. Она поддерживает как бизнес-пользователей через интерфейс самообслуживания, так и технических пользователей, которым требуется более глубокая настройка. Возможности маскирования данных защищают конфиденциальную информацию, избирательно предоставляя данные без раскрытия персональных данных неавторизованным пользователям, обеспечивая соответствие нормативным требованиям в области защиты конфиденциальности.

Плюсы и минусы

  • Trust Score обеспечивает мгновенную и понятную оценку достоверности данных.
  • Дедупликация и стандартизация с использованием машинного обучения сокращают трудозатраты, выполняемые вручную.
  • Тесная интеграция с Talend Data Fabric для комплексного управления данными.
  • Встроенная функция маскирования данных защищает персональные данные и обеспечивает соответствие нормативным требованиям.
  • Интерфейс самообслуживания, доступный как для бизнес-пользователей, так и для технических специалистов.
  • Начальная цена в 12 000 долларов в год делает его недоступным для небольших организаций.
  • Настройка и конфигурация могут быть сложными для команд, которые впервые работают с платформой.
  • Для некоторых расширенных функций требуется дополнительная лицензия помимо базовой подписки.
  • При работе с чрезвычайно большими наборами данных без надлежащей настройки производительность может снижаться.
  • Приобретение компании Qlik создало неопределенность в отношении долгосрочной стратегии развития продукта.

Перейти на страницу Talend Data Quality →

3. Качество данных информатики

Informatica Data Quality — это платформа корпоративного уровня, признанная лидером в магическом квадранте Gartner для решений в области расширенного обеспечения качества данных на протяжении 17 лет подряд. Платформа использует искусственный интеллект для автоматической генерации общих правил качества данных практически для любого источника данных, сокращая трудозатраты на установление стандартов качества вручную. Ее возможности мониторинга данных позволяют отслеживать их состояние с разных точек зрения, включая конвейеры данных и бизнес-метрики.

Модель ценообразования, основанная на потреблении, означает, что организации платят только за то, что используют, хотя для крупных предприятий затраты могут значительно возрасти. Informatica интегрирует очистку данных, стандартизацию и проверку адресов для одновременной поддержки множества сценариев использования. Платформа особенно хорошо подходит для организаций со сложными средами данных, охватывающими здравоохранение, финансовые услуги и другие регулируемые отрасли.

Плюсы и минусы

  • Лидер магического квадранта Gartner на протяжении 17 лет, демонстрирующий доказанную надежность в корпоративной среде.
  • Искусственный интеллект автоматически генерирует правила качества данных практически для любого источника данных.
  • Комплексная система мониторинга данных отслеживает конвейеры обработки данных и бизнес-показатели.
  • Ценообразование, основанное на потреблении, означает, что вы платите только за то, что используете.
  • Встроенные ускорители ускоряют внедрение для распространенных сценариев использования.
  • Стоимость корпоративных решений может достигать 200 000 долларов в год и более для крупных проектов.
  • Сложная кривая обучения требует значительных инвестиций в подготовку кадров.
  • Внедрение часто требует поддержки со стороны профессиональных специалистов.
  • При больших объемах данных потребительские издержки могут быстро расти.
  • По сравнению с более новыми облачными аналогами, интерфейс выглядит устаревшим.

Посетите сайт Informatica Data Quality →

4. Атаккама ОДИН

Ataccama ONE — это унифицированная платформа управления данными, объединяющая в одном месте вопросы качества данных, управления данными, каталогизации и управления основными данными. Ее агентный ИИ автономно обрабатывает все этапы рабочих процессов обеспечения качества данных, создавая, тестируя и развертывая правила с минимальными ручными усилиями. Пользователи сообщают об экономии в среднем 83% времени благодаря этой автоматизации, сокращая время создания правил с 9 минут до 1 минуты на правило.

Индекс доверия к данным объединяет информацию о качестве данных, их принадлежности, контексте и использовании в единый показатель, который помогает командам определить, каким наборам данных можно доверять. Ataccama ONE, четвертый год подряд признанный лидером в магическом квадранте Gartner 2025 года по решениям для повышения качества данных, поддерживает многооблачные среды благодаря встроенной интеграции со Snowflake, Databricks и основными облачными платформами.

Плюсы и минусы

  • Agentic AI создает и внедряет правила контроля качества, экономя время на 83%.
  • Индекс доверия к данным (Data Trust Index) предоставляет единый показатель надежности набора данных.
  • Единая платформа объединяет в себе качество, управление, каталог и MDM.
  • Встроенная интеграция со Snowflake, Databricks и основными облачными платформами.
  • Лидер магического квадранта Gartner на протяжении 4 лет демонстрирует стабильные инновации.
  • Индивидуальное ценообразование требует взаимодействия с отделом продаж без прозрачной оценки затрат.
  • Обширный набор функций может показаться чрезмерным для простых сценариев использования.
  • Меньший размер сообщества и экосистемы по сравнению с более крупными конкурентами.
  • Автоматизация с использованием ИИ может потребовать тонкой настройки для соответствия конкретным бизнес-правилам.
  • Документация могла бы быть более полной для внедрения системы самообслуживания.

Посетите Ataccama ONE →

5. Alteryx Designer Cloud

Alteryx Designer Cloud, ранее известная как Trifacta, — это платформа для самостоятельной обработки данных, использующая машинное обучение для автоматического предложения преобразований и выявления проблем с качеством. При выборе интересующих данных механизм прогнозирования преобразований отображает предложения на основе машинного обучения, позволяющие вносить предварительные изменения всего за несколько кликов. Интеллектуальная выборка данных позволяет создавать рабочие процессы без загрузки полных наборов данных.

Платформа делает акцент на простоте использования благодаря визуальному интерфейсу и быстрой итерации через браузер. Обработка данных с помощью механизма «pushdown» использует масштабируемость облачных хранилищ данных для более быстрого получения аналитических выводов из больших наборов данных. Определяемые вами правила обеспечения качества данных поддерживают качество на протяжении всего процесса преобразования, а задания могут запускаться по запросу, по расписанию или через REST API.

Плюсы и минусы

  • Прогнозируемая трансформация предлагает автоматические исправления данных на основе машинного обучения.
  • Визуальный интерфейс делает обработку данных доступной для пользователей, не обладающих техническими навыками.
  • Интеллектуальная выборка позволяет создавать рабочие процессы без загрузки полных наборов данных.
  • Обработка методом «pushdown» использует масштабируемость облачного хранилища данных.
  • Гибкое выполнение заданий через пользовательский интерфейс, REST API или запланированную автоматизацию.
  • Начальная цена в 4,950 может оказаться слишком высокой для индивидуальных пользователей.
  • Ребрендинг компании Trifacta вызвал путаницу в отношении версий продукта.
  • Некоторые расширенные функции доступны только в более дорогих тарифных планах.
  • Ограниченные возможности управления по сравнению со специализированными платформами для обеспечения качества данных.
  • Ориентация на облачные технологии может не подойти организациям со строгими требованиями к использованию локальных ресурсов.

Перейти на Alteryx Designer Cloud →

6. IBM InfoSphere QualityStage

IBM InfoSphere QualityStage разработана для крупных организаций со сложными задачами управления большими объемами данных. Платформа включает более 200 встроенных правил для контроля загрузки данных и более 250 классов данных, которые идентифицируют персональные данные, номера кредитных карт и другие конфиденциальные типы данных. Возможности сопоставления записей позволяют удалять дубликаты и объединять системы в единые представления, что делает ее центральным элементом инициатив по управлению основными данными.

Машинное обучение обеспечивает автоматическую разметку метаданных, сокращая объем ручной категоризации. IBM 19 лет подряд признавалась лидером в магическом квадранте Gartner по инструментам интеграции данных. Платформа поддерживает как локальное, так и облачное развертывание по подписке, позволяя организациям расширять локальные мощности или напрямую мигрировать в облако.

Плюсы и минусы

  • Более 200 встроенных правил и более 250 классов данных для комплексного контроля качества.
  • Автоматическая разметка на основе машинного обучения сокращает объем ручной классификации метаданных.
  • Компания Gartner, лидер в области интеграции данных на протяжении 19 лет, демонстрирует доказанную надежность.
  • Надежное сопоставление записей для MDM и удаление дубликатов в больших масштабах.
  • Гибкие варианты развертывания для локальных, облачных или гибридных сред.
  • Корпоративные цены делают его менее доступным для малых и средних компаний.
  • Сложность реализации часто требует привлечения профессиональных услуг IBM.
  • Интерфейс и пользовательский опыт отстают от более современных облачных конкурентов.
  • Бесплатная пробная версия для ознакомления перед покупкой недоступна.
  • Может быть ресурсоемким и требовать значительной инфраструктуры.

Посетите IBM InfoSphere QualityStage →

7. Тамр

Компания Tamr специализируется на унификации, очистке и обогащении корпоративных данных в масштабах реального времени. В отличие от традиционных решений MDM, основанных на статических правилах, архитектура Tamr, использующая искусственный интеллект, применяет машинное обучение для разрешения сущностей, сопоставления схем и генерации эталонных записей. Управление данными в режиме реального времени гарантирует их непрерывное обновление и доступность для оперативного использования, устраняя задержку между созданием и потреблением данных.

Корпоративный граф знаний связывает данные о людях и организации, позволяя выявлять взаимосвязи внутри вашего бизнеса. Tamr предлагает специализированные решения для анализа данных о клиентах (Customer 360), унификации данных CRM/ERP, управления данными в сфере здравоохранения и управления данными о поставщиках. Ценообразование адаптируется к объему ваших данных, масштабируясь на основе общего количества управляемых эталонных записей, а не фиксированных уровней.

Плюсы и минусы

  • Архитектура, изначально разработанная для искусственного интеллекта, автоматически обрабатывает разрешение сущностей и сопоставление схем.
  • Управление данными в режиме реального времени устраняет задержку между созданием и потреблением данных.
  • Корпоративный граф знаний выявляет скрытые взаимосвязи между данными.
  • Специализированные решения для анализа данных о клиентах (Customer 360), в сфере здравоохранения и работы с поставщиками.
  • Ценообразование строится на основе «золотых рекордов», а не фиксированных уровней.
  • Индивидуальное ценообразование требует взаимодействия с отделом продаж без предварительного разъяснения стоимости.
  • Основное внимание уделяется объединению данных, а не общему качеству данных.
  • Для организаций с более простыми потребностями в очистке данных это может быть излишним.
  • Меньшая клиентская база и сообщество по сравнению с устоявшимися поставщиками.
  • Для достижения полной точности требуется начальный период обучения ИИ.

Посетите Тамр →

8. Melissa Data Quality Suite

Компания Melissa Data Quality Suite специализируется на управлении контактными данными с 1985 года, что делает её предпочтительным решением для проверки адресов, электронных писем, телефонов и имен. Платформа проверяет, стандартизирует и транслитерирует адреса в более чем 240 странах, а система Global Email Verification в режиме реального времени проверяет электронные письма на предмет их активности и предоставляет полезные оценки вероятности доставки.

Проверка имен включает интеллектуальное распознавание, которое идентифицирует, определяет пол и анализирует более 650 000 имен, относящихся к различным этническим группам. Проверка телефонных номеров проверяет актуальность, тип и принадлежность как стационарных, так и мобильных номеров. Механизм дедупликации устраняет дубликаты и объединяет разрозненные записи в эталонные профили. Melissa предлагает гибкие варианты развертывания, включая облачное, SaaS и локальное развертывание, с бесплатным уровнем для базовых потребностей.

Плюсы и минусы

  • 40 лет опыта в проверке и стандартизации контактных данных.
  • Глобальная проверка адресов охватывает более 240 стран с транслитерацией.
  • Проверка адресов электронной почты в режиме реального времени с использованием показателей достоверности доставки.
  • Для базовых задач по очистке контактных данных доступен бесплатный тарифный план.
  • Гибкие возможности развертывания, включая облачные, SaaS и локальные решения.
  • Специализируется на обработке контактных данных, а не на очистке данных общего назначения.
  • Полная стоимость может оказаться высокой для небольших интернет-магазинов.
  • Настройка интеграции может потребовать технических знаний.
  • Возможности преобразования данных ограничены и выходят за рамки проверки контактов.
  • Пользовательский интерфейс выглядит менее современным по сравнению с более новыми платформами для обеспечения качества данных.

Перейти на сайт Melissa Data Quality Suite →

9. Чистая лаборатория

Cleanlab — это стандартный пакет для искусственного интеллекта, ориентированный на данные, предназначенный для улучшения наборов данных машинного обучения с помощью неструктурированных реальных данных и меток. Библиотека с открытым исходным кодом автоматически обнаруживает проблемы с данными, включая выбросы, дубликаты и ошибки в метках, используя ваши существующие модели, а затем предоставляет практические рекомендации по их исправлению. Она работает с любым типом наборов данных (текст, изображение, таблица, аудио) и любой платформой для моделирования, включая PyTorch, OpenAI и XGBoost.

Организации, использующие Cleanlab, сократили затраты на разметку данных более чем на 98%, одновременно повысив точность моделей на 28%. Cleanlab Studio предоставляет платформу без необходимости написания кода, которая запускает оптимизированные версии алгоритмов с открытым исходным кодом поверх моделей AutoML, отображая обнаруженные проблемы в интеллектуальном интерфейсе редактирования данных. Cleanlab, вошедший в список Forbes AI 50 и CB Insights AI 100, также предлагает функции повышения надежности корпоративного ИИ для обнаружения сбоев и обеспечения безопасных результатов.

Плюсы и минусы

  • Библиотека с открытым исходным кодом, доказавшая свою эффективность в снижении затрат на маркировку на 98%.
  • Работает с любыми типами наборов данных и платформами моделирования (PyTorch, XGBoost и т. д.).
  • Автоматически обнаруживает ошибки в метках, выбросы и дубликаты с использованием ваших моделей.
  • Cleanlab Studio предлагает интерфейс без необходимости написания кода для пользователей, не обладающих техническими навыками.
  • Признание со стороны Forbes AI 50 и CB Insights AI 100 подтверждает инновационный характер компании.
  • Основное внимание уделяется наборам данных для машинного обучения, а не общим бизнес-данным.
  • Для оптимального обнаружения проблем с данными требуются существующие модели машинного обучения.
  • Цены на корпоративные функции в рамках студийного решения не разглашаются.
  • Менее подходит для традиционных рабочих процессов очистки данных в стиле ETL.
  • Более крутая кривая обучения для команд, не обладающих опытом в области машинного обучения.

Посетите Cleanlab →

10. Качество данных SAS

SAS Data Quality предоставляет инструменты корпоративного уровня для профилирования, очистки и обогащения данных, разработанные для организаций, уже использующих экосистему SAS. Интерфейс платформы с функцией перетаскивания позволяет компаниям редактировать и связывать данные из множества источников в режиме реального времени через единый шлюз. Расширенные возможности профилирования позволяют выявлять дубликаты, несоответствия и неточности, а также предоставляют информацию об общем состоянии данных.

Инструменты очистки данных автоматизируют исправление ошибок, стандартизируют форматы и устраняют избыточность. Функции обогащения данных позволяют добавлять внешние данные для повышения глубины и полезности набора данных. SAS Data Quality легко интегрируется с другими продуктами SAS и поддерживает управление данными на различных платформах, а безопасность на основе ролей гарантирует, что конфиденциальные данные не будут подвергнуты риску.

Плюсы и минусы

  • Интерфейс с функцией перетаскивания позволяет в режиме реального времени связывать данные из нескольких источников.
  • Глубокая интеграция с аналитической экосистемой SAS для унифицированных рабочих процессов.
  • Система безопасности на основе ролей защищает конфиденциальные данные на протяжении всего процесса очистки.
  • Функции обогащения данных позволяют добавлять внешние данные для повышения полезности набора данных.
  • Профилирование корпоративного уровня позволяет выявлять дубликаты и несоответствия в масштабах предприятия.
  • Высокая стоимость и сложная система лицензирования являются препятствиями для команд с ограниченным бюджетом.
  • Наилучшее соотношение цены и качества достигается при наличии существующих инвестиций в экосистему SAS.
  • Меньшее сообщество поддержки по сравнению с более широко используемыми инструментами.
  • Ресурсоемкий процесс, требующий значительной вычислительной инфраструктуры.
  • Бесплатная версия недоступна, только ограниченный пробный доступ.

Перейти на сайт SAS Data Quality →

Какой инструмент для очистки данных вам следует выбрать?

Для пользователей с ограниченным бюджетом или тех, кто только начинает, OpenRefine предлагает мощные возможности бесплатно, хотя и требует определенных технических навыков. Малым и средним предприятиям, работающим с контактными данными, следует рассмотреть Melissa благодаря ее специализированной проверке адресов и электронных писем. Если вы создаете модели машинного обучения, ориентированный на данные подход Cleanlab может значительно улучшить производительность модели за счет исправления данных, а не корректировки алгоритмов.

Для крупных организаций со сложной структурой данных наибольшую ценность представляют платформы, такие как Informatica, Ataccama ONE или Talend, которые сочетают в себе качество данных с более широкими возможностями управления и интеграции. Для объединения данных в режиме реального времени из нескольких систем отлично подходит подход Tamr, основанный на искусственном интеллекте. А для самостоятельной обработки данных без значительного участия ИТ-специалистов визуальный интерфейс Alteryx Designer Cloud и подсказки на основе машинного обучения делают подготовку данных доступной для аналитиков.

FAQ

Что такое очистка данных и почему она важна?

Очистка данных — это процесс выявления и исправления ошибок, несоответствий и неточностей в наборах данных. Это важно, поскольку данные низкого качества приводят к ошибочной аналитике, неверным бизнес-решениям и сбоям в работе моделей ИИ/машинного обучения. Чистые данные повышают операционную эффективность и снижают затраты, связанные с ошибками в данных.

В чём разница между очисткой данных и обработкой данных?

Очистка данных сосредоточена на исправлении ошибок, таких как дубликаты, пропущенные значения и несоответствия форматов. Обработка данных — более широкое понятие, включающее преобразование данных из одного формата в другой, изменение структуры наборов данных и подготовку данных к анализу. Большинство современных инструментов справляются с обеими задачами.

Можно ли использовать бесплатные инструменты для очистки корпоративных данных?

Бесплатные инструменты, такие как OpenRefine, хорошо подходят для небольших наборов данных и ручных процессов очистки. Однако предприятиям, как правило, требуются платные решения для автоматизации в больших масштабах, обработки в реальном времени, функций управления данными и интеграции с существующей инфраструктурой данных. Возврат инвестиций от автоматизированной очистки обычно оправдывает вложенные средства.

Как работают инструменты очистки данных на основе искусственного интеллекта?

Инструменты на основе искусственного интеллекта используют машинное обучение для автоматического выявления закономерностей, предложения преобразований, определения аномалий и сопоставления похожих записей. Они обучаются на основе ваших данных и вносимых исправлений, совершенствуясь со временем. Это значительно сокращает трудозатраты по сравнению с подходами, основанными на правилах.

На что следует обратить внимание при выборе инструмента для очистки данных?

Учитывайте объем и сложность ваших данных, необходимый уровень автоматизации, потребности в интеграции с существующими системами, предпочтения в развертывании (облачное или локальное) и бюджет. Также оцените удобство использования для уровня технических навыков вашей команды и необходимость в специализированных функциях, таких как проверка адресов или качество наборов данных для машинного обучения.

Похожие темы:
mm

Алекс МакФарланд — журналист и писатель, занимающийся искусственным интеллектом. Он сотрудничал с многочисленными стартапами и публикациями в области искусственного интеллекта по всему миру.