Bizimle iletişime geçin

Best Of

En İyi 10 Veri Temizleme Aracı (Şubat 2026)

mm
Yayınlanan
Güncellenmiş

Kalitesiz veriler, kuruluşlara önemli miktarda paraya mal olur. 2026 yılında veri kümeleri büyüdükçe ve daha karmaşık hale geldikçe, otomatik veri temizleme araçları, veri odaklı her kuruluş için temel bir altyapı haline gelmiştir. İster yinelenen kayıtlarla, ister tutarsız formatlarla veya hatalı değerlerle uğraşıyor olun, doğru araç kaotik verileri güvenilir varlıklara dönüştürebilir.

Veri temizleme araçları, analistler ve araştırmacılar için ideal olan ücretsiz, açık kaynaklı çözümlerden, yapay zeka destekli otomasyona sahip kurumsal düzeydeki platformlara kadar geniş bir yelpazeyi kapsar. En iyi seçim, veri hacminize, teknik gereksinimlerinize ve bütçenize bağlıdır. Bu kılavuz, doğru çözümü bulmanıza yardımcı olmak için her kategorideki önde gelen seçenekleri ele almaktadır.

En İyi Veri Temizleme Araçlarının Karşılaştırma Tablosu

AI Aracı En Fiyatı (USD) Özellikler
Açık Refine Bütçesine dikkat eden kullanıcılar ve araştırmacılar Ücretsiz Kümeleme, fasetleme, uzlaştırma, yerel işleme
Talend Veri Kalitesi Uçtan uca veri entegrasyonu Yıllık 12$'dan başlayan fiyatlarla ML veri tekilleştirme, Güven Puanı, veri maskeleme, profil oluşturma
Informatica Veri Kalitesi Karmaşık verilere sahip büyük işletmeler Özel fiyatlandırma Yapay zeka destekli kurallar, veri gözlemlenebilirliği, adres doğrulama
Ataccama ONE Yapay zeka destekli otomasyonun büyük ölçekte uygulanması Özel fiyatlandırma Ajan tabanlı yapay zeka, Veri Güven Endeksi, kural otomasyonu, soy ağacı
Alteryx Designer Cloud Kendi kendine veri işleme $ 4,950 başlayan fiyatlarla Tahmine dayalı dönüşüm, görsel arayüz, bulut işleme
IBM InfoSphere QualityStage Ana veri yönetimi Özel fiyatlandırma 200'den fazla yerleşik kural, kayıt eşleştirme, makine öğrenimi otomatik etiketleme
tamr Kurumsal veri birleştirme Özel fiyatlandırma Varlık çözümlemesi, gerçek zamanlı yönetim, bilgi grafiği
Melissa Veri Kalitesi Paketi İletişim verilerinin doğrulanması Ücretsiz + ücretli planlar Adres doğrulama, e-posta/telefon doğrulama, mükerrer kayıtların silinmesi
temiz laboratuvar ML veri seti kalitesi Ücretsiz + Stüdyo Etiket hatası tespiti, aykırı değer belirleme, veri merkezli yapay zeka
SAS Veri Kalitesi Analitik odaklı işletmeler Özel fiyatlandırma Gerçek zamanlı işlem, sürükle-bırak arayüzü, veri zenginleştirme

1. Açık Refine

OpenRefine, verileri bulutta değil, yerel olarak makinenizde işleyen ücretsiz, açık kaynaklı bir veri temizleme aracıdır. Başlangıçta Google tarafından geliştirilen bu araç, benzer değerleri belirleyip birleştiren kümeleme algoritmaları, büyük veri kümelerinde detaylı inceleme için fasetleme ve verilerinizi Wikidata gibi harici veritabanlarıyla eşleştiren uzlaştırma hizmetleri aracılığıyla karmaşık veri kümelerini dönüştürmede mükemmeldir.

Bu araç, CSV, Excel, JSON ve XML dahil olmak üzere birden fazla dosya formatını destekleyerek çeşitli veri kaynakları için çok yönlü bir kullanım sunar. OpenRefine'ın sınırsız geri alma/yeniden yapma özelliği, herhangi bir önceki duruma geri dönmenizi ve tüm işlem geçmişinizi yeniden oynatmanızı sağlar; bu da tekrarlanabilir veri temizleme iş akışları için paha biçilmezdir. Özellikle kurumsal lisans maliyetleri olmadan güçlü veri dönüştürmeye ihtiyaç duyan araştırmacılar, gazeteciler ve kütüphaneciler arasında oldukça popülerdir.

Artıları ve eksileri

  • Tamamen ücretsiz ve açık kaynaklı, lisans maliyeti yok.
  • Verileri yerel olarak işler, böylece hassas bilgiler asla bilgisayarınızdan ayrılmaz.
  • Benzer değerleri otomatik olarak birleştirmek için güçlü kümeleme algoritmaları.
  • Tekrarlanabilir iş akışları için sınırsız geri alma/yeniden yapma özelliğiyle eksiksiz işlem geçmişi.
  • Veri uzlaştırma hizmetleri, verilerinizi Wikidata gibi harici veritabanlarına bağlar.
  • Veri dönüştürme kavramlarına aşina olmayan kullanıcılar için öğrenme eğrisi daha diktir.
  • Ekip ortamları için gerçek zamanlı iş birliği özellikleri bulunmamaktadır.
  • Yerel belleği aşan çok büyük veri kümeleri için sınırlı ölçeklenebilirlik.
  • Bulut dağıtım seçenekleri bulunmayan, yalnızca masaüstü uygulaması.
  • Tekrarlayan veri temizleme görevleri için yerleşik zamanlama veya otomasyon özelliği bulunmamaktadır.

OpenRefine'ı ziyaret edin →

2. Talend Veri Kalitesi

2023'teki satın almanın ardından Qlik'in bir parçası haline gelen Talend Data Quality, veri profilleme, temizleme ve izlemeyi birleşik bir platformda birleştiriyor. Dahili Talend Güven Puanı, ekiplerin hangi veri kümelerinin paylaşılmasının güvenli olduğunu ve hangilerinin ek temizleme gerektirdiğini bilmeleri için veri güvenilirliğine ilişkin anında ve açıklanabilir bir değerlendirme sağlar. Makine öğrenimi, gelen verilerin otomatik olarak tekilleştirilmesini, doğrulanmasını ve standartlaştırılmasını sağlar.

Platform, uçtan uca veri yönetimi için Talend'in daha geniş Veri Altyapısı ekosistemiyle sıkı bir şekilde entegre olur. Hem kendi kendine hizmet arayüzü aracılığıyla iş kullanıcılarını hem de daha derin özelleştirmeye ihtiyaç duyan teknik kullanıcıları destekler. Veri maskeleme özellikleri, kişisel tanımlayıcı bilgileri yetkisiz kullanıcılara ifşa etmeden verileri seçici olarak paylaşarak hassas bilgileri korur ve gizlilik düzenlemelerine uyumu sağlar.

Artıları ve eksileri

  • Güven Puanı, anında ve açıklanabilir veri güvenilirliği değerlendirmesi sağlar.
  • Makine öğrenimi destekli veri tekilleştirme ve standardizasyon, manuel çabayı azaltır.
  • Uçtan uca veri yönetimi için Talend Data Fabric ile sıkı entegrasyon.
  • Dahili veri maskeleme özelliği, kişisel verileri korur ve mevzuata uygunluğu sağlar.
  • Hem iş hem de teknik kullanıcıların erişebileceği self-servis arayüzü.
  • Yıllık 12 dolarlık başlangıç ​​fiyatı, daha küçük kuruluşlar için erişilemez hale getiriyor.
  • Platforma yeni başlayan ekipler için kurulum ve yapılandırma karmaşık olabilir.
  • Bazı gelişmiş özellikler, temel aboneliğin ötesinde ek lisanslama gerektirir.
  • Uygun ayarlamalar yapılmadığı takdirde, çok büyük veri kümeleriyle çalışırken performans düşebilir.
  • Qlik'in satın alınması, uzun vadeli ürün yol haritası konusunda belirsizlik yarattı.

Talend Veri Kalitesi'ni ziyaret edin →

3. Informatica Veri Kalitesi

Informatica Data Quality, 17 yıldır üst üste Gartner'ın Artırılmış Veri Kalitesi Çözümleri Sihirli Dörtlüsü'nde Lider olarak tanınan, kurumsal düzeyde bir platformdur. Platform, yapay zekayı kullanarak neredeyse her veri kaynağında ortak veri kalitesi kurallarını otomatik olarak oluşturur ve kalite standartlarının oluşturulması için gereken manuel çabayı azaltır. Veri gözlemlenebilirlik yetenekleri, veri işlem hatları ve iş metrikleri de dahil olmak üzere birden fazla perspektiften veri sağlığını izler.

Tüketime dayalı fiyatlandırma modeli, kuruluşların yalnızca kullandıkları kadar ödeme yapmaları anlamına gelir; ancak büyük işletmeler için maliyetler önemli ölçüde artabilir. Informatica, veri temizleme, standardizasyon ve adres doğrulamasını entegre ederek aynı anda birden fazla kullanım durumunu destekler. Platform, özellikle sağlık, finansal hizmetler ve diğer düzenlemeye tabi sektörleri kapsayan karmaşık veri ortamlarına sahip kuruluşlar için oldukça uygundur.

Artıları ve eksileri

  • 17 yıldır Gartner Magic Quadrant lideri ve kurumsal alanda kanıtlanmış güvenilirlik.
  • Yapay zeka, neredeyse her türlü veri kaynağı için veri kalitesi kurallarını otomatik olarak oluşturur.
  • Kapsamlı veri gözlemlenebilirliği, veri işleme süreçlerini ve iş metriklerini izler.
  • Tüketime dayalı fiyatlandırma, yalnızca kullandığınız kadar ödeme yapmanız anlamına gelir.
  • Önceden oluşturulmuş hızlandırıcılar, yaygın kullanım durumları için uygulama sürecini hızlandırır.
  • Büyük ölçekli projeler için kurumsal fiyatlandırma yıllık 200$'ı aşabilir.
  • Öğrenme eğrisinin dik olması, önemli bir eğitim yatırımı gerektirir.
  • Uygulama genellikle profesyonel hizmet desteği gerektirir.
  • Yüksek veri hacimlerinde tüketim maliyetleri hızla artabilir.
  • Arayüz, daha yeni bulut tabanlı rakiplerine kıyasla eski görünüyor.

Informatica Veri Kalitesi sayfasını ziyaret edin →

4. Ataccama ONE

Ataccama ONE, veri kalitesi, yönetişim, katalog ve ana veri yönetimini tek bir çatı altında bir araya getiren birleşik bir veri yönetim platformudur. Yapay zekâsı, uçtan uca veri kalitesi iş akışlarını otonom olarak yönetir; kuralları minimum manuel çabayla oluşturur, test eder ve dağıtır. Kullanıcılar, bu otomasyon sayesinde zamanlarının ortalama %83'ünü tasarruf ettiklerini ve kural oluşturma süresini kural başına 9 dakikadan 1 dakikaya indirdiklerini belirtmektedir.

Veri Güven Endeksi, veri kalitesi, sahipliği, bağlamı ve kullanımı hakkındaki bilgileri tek bir ölçümde birleştirerek ekiplerin hangi veri kümelerine güvenebileceklerini belirlemelerine yardımcı olur. Artırılmış Veri Kalitesi Çözümleri için 2025 Gartner Sihirli Dörtlüsü'nde üst üste dördüncü kez Lider olarak adlandırılan Ataccama ONE, Snowflake, Databricks ve büyük bulut platformları için yerel entegrasyonlarla çoklu bulut ortamlarını destekler.

Artıları ve eksileri

  • Agentic AI, %83 zaman tasarrufuyla kaliteli kurallar oluşturuyor ve uyguluyor.
  • Veri Güven Endeksi, veri kümesinin güvenilirliği için tek bir ölçüt sağlar.
  • Birleşik platform, kalite, yönetişim, katalog ve MDM'yi bir araya getiriyor.
  • Snowflake, Databricks ve başlıca bulut platformlarıyla yerel entegrasyonlar.
  • 4 yıldır Gartner Magic Quadrant Lideri olan şirket, tutarlı yenilikçilik sergiliyor.
  • Özel fiyatlandırma, şeffaf maliyet tahminleri olmadan satış ekibinin katılımını gerektirir.
  • Kapsamlı özellik seti, daha basit kullanım durumları için bunaltıcı olabilir.
  • Daha büyük rakiplerine kıyasla daha küçük bir topluluk ve ekosistem.
  • Yapay zekâ otomasyonu, belirli iş kurallarına uyacak şekilde ince ayar gerektirebilir.
  • Kendi kendine hizmet uygulamasının hayata geçirilmesi için dokümantasyon daha kapsamlı olabilir.

Ataccama ONE'ı ziyaret edin →

5. Alteryx Designer Cloud

Alteryx Designer Cloud, eski adıyla Trifacta, makine öğrenimini kullanarak dönüşümler öneren ve kalite sorunlarını otomatik olarak tespit eden, kendi kendine hizmet veren bir veri işleme platformudur. İlgilendiğiniz verileri seçtiğinizde, tahmine dayalı dönüşüm motoru, yalnızca birkaç tıklamayla önizlemeli değişiklikler yapmanıza olanak tanıyan makine öğrenimi tabanlı öneriler görüntüler. Akıllı veri örneklemesi, tam veri kümelerini işlemeye gerek kalmadan iş akışı oluşturmayı sağlar.

Platform, görsel bir arayüz ve tarayıcı üzerinden hızlı yineleme ile kullanım kolaylığını vurgular. Pushdown işleme, büyük veri kümeleri üzerinde daha hızlı içgörüler için bulut veri ambarlarının ölçeklenebilirliğinden yararlanır. Tanımladığınız kalıcı veri kalitesi kuralları, dönüşüm süreci boyunca kaliteyi korur ve işler isteğe bağlı olarak, programlı olarak veya REST API aracılığıyla başlatılabilir.

Artıları ve eksileri

  • Tahmine dayalı dönüşüm, makine öğrenimine dayalı veri düzeltmelerini otomatik olarak önerir.
  • Görsel arayüz, veri işleme işlemlerini teknik bilgisi olmayan kullanıcılar için de erişilebilir hale getiriyor.
  • Akıllı örnekleme, tüm veri kümelerini yüklemeye gerek kalmadan iş akışı oluşturmayı mümkün kılar.
  • Pushdown işleme, bulut veri ambarının ölçeklenebilirliğinden yararlanır.
  • Kullanıcı arayüzü, REST API veya planlanmış otomasyon yoluyla esnek iş yürütme.
  • 4,950'lik başlangıç ​​fiyatı, bireysel kullanıcılar için çok yüksek olabilir.
  • Trifacta'nın yeniden markalaşması, ürün versiyonları konusunda kafa karışıklığına yol açtı.
  • Bazı gelişmiş özellikler yalnızca daha yüksek fiyatlı paketlerde mevcuttur.
  • Özel veri kalitesi platformlarına kıyasla sınırlı yönetim özellikleri
  • Bulut öncelikli yaklaşım, katı yerel sistem gereksinimlerine sahip kuruluşlar için uygun olmayabilir.

Alteryx Designer Cloud'u ziyaret edin →

6. IBM InfoSphere QualityStage

IBM InfoSphere QualityStage, karmaşık ve yüksek hacimli veri yönetimi ihtiyaçlarına sahip büyük kuruluşlar için tasarlanmıştır. Platform, veri alımını kontrol etmek için 200'den fazla yerleşik kural ve kişisel tanımlayıcı bilgiler (PII), kredi kartı numaraları ve diğer hassas veri türlerini tanımlayan 250'den fazla veri sınıfı içerir. Kayıt eşleştirme yetenekleri, yinelenen kayıtları kaldırır ve sistemleri birleşik görünümlere birleştirerek ana veri yönetimi girişimlerinin merkezinde yer alır.

Makine öğrenimi, meta veri sınıflandırması için otomatik etiketlemeyi destekleyerek manuel kategorizasyon işini azaltır. IBM, Gartner Veri Entegrasyon Araçları Sihirli Dörtlüsü'nde 19 yıl üst üste Lider olarak adlandırılmıştır. Platform, abonelik fiyatlandırmasıyla hem şirket içi hem de bulut dağıtımını destekleyerek kuruluşların şirket içi kapasitelerini genişletmelerine veya doğrudan buluta geçmelerine olanak tanır.

Artıları ve eksileri

  • Kapsamlı kalite kontrolü için 200'den fazla yerleşik kural ve 250'den fazla veri sınıfı.
  • Makine öğrenimi destekli otomatik etiketleme, manuel meta veri sınıflandırmasını azaltır.
  • 19 yıldır Gartner tarafından Veri Entegrasyonu alanında lider konumda olan şirket, kanıtlanmış güvenilirliğini sergiliyor.
  • MDM için güçlü kayıt eşleştirme ve büyük ölçekte yinelenen kayıtların silinmesi.
  • Şirket içi, bulut veya hibrit ortamlar için esnek dağıtım seçenekleri.
  • Kurumsal fiyatlandırma, küçük ve orta ölçekli şirketler için erişilebilirliği zorlaştırıyor.
  • Uygulama karmaşıklığı genellikle IBM'in profesyonel hizmetlerini gerektirir.
  • Arayüz ve kullanıcı deneyimi, daha modern bulut tabanlı rakiplerinin gerisinde kalıyor.
  • Satın almadan önce değerlendirme için ücretsiz deneme sürümü mevcut değil.
  • Önemli altyapı gereksinimleriyle kaynak yoğun olabilir.

IBM InfoSphere QualityStage'i ziyaret edin →

7. tamr

Tamr, kurumsal verileri gerçek zamanlı olarak büyük ölçekte birleştirme, temizleme ve zenginleştirme konusunda uzmanlaşmıştır. Statik kurallara dayanan geleneksel MDM çözümlerinin aksine, Tamr'ın yapay zeka tabanlı mimarisi, varlık çözümlemesi, şema eşlemesi ve altın kayıt oluşturma için makine öğreniminden yararlanır. Platformun gerçek zamanlı yönetimi, verilerin sürekli olarak güncellenmesini ve operasyonel kullanım durumları için kullanılabilir olmasını sağlayarak veri oluşturma ve tüketimi arasındaki gecikmeyi ortadan kaldırır.

Kurumsal Bilgi Grafiği, işletmeniz genelindeki ilişkileri ortaya çıkarmak için kişi ve kuruluş verilerini birbirine bağlar. Tamr, Müşteri 360, CRM/ERP veri birleştirme, sağlık verisi yönetimi ve tedarikçi veri yönetimi için özel çözümler sunar. Fiyatlandırma, sabit kademeler yerine yönetilen toplam altın kayıt sayısına göre ölçeklenerek veri hacminize uyum sağlar.

Artıları ve eksileri

  • Yapay zekâ tabanlı mimari, varlık çözümlemesini ve şema eşlemesini otomatik olarak gerçekleştirir.
  • Gerçek zamanlı işleme, veri oluşturma ve tüketimi arasındaki gecikmeyi ortadan kaldırır.
  • Kurumsal Bilgi Grafiği, veriler arasındaki gizli ilişkileri ortaya çıkarır.
  • Müşteri 360, sağlık sektörü ve tedarikçi verileri için özel çözümler.
  • Fiyatlandırma, sabit kademeler yerine altın rekorlara dayalı olarak ölçeklendirilir.
  • Özel fiyatlandırma, önceden maliyet netliği olmadan satış ekibinin katılımını gerektirir.
  • Genel veri kalitesinden ziyade öncelikle veri birleştirmeye odaklanmıştır.
  • Daha basit veri temizleme ihtiyaçlarına sahip kuruluşlar için gereğinden fazla karmaşık olabilir.
  • Yerleşik satıcılara kıyasla daha küçük müşteri tabanı ve topluluk.
  • Tam doğruluğa ulaşılmadan önce gerekli olan ilk yapay zeka eğitim dönemi.

Tamr'ı ziyaret edin →

8. Melissa Veri Kalitesi Paketi

Melissa Veri Kalitesi Paketi, 1985'ten beri iletişim verisi yönetimi konusunda uzmanlaşmış olup, adres, e-posta, telefon ve isim doğrulama için tercih edilen çözümdür. Platform, 240'tan fazla ülkede adresleri doğrular, standartlaştırır ve translitere eder; Küresel E-posta Doğrulama ise e-postaların aktif olup olmadığını gerçek zamanlı olarak kontrol eder ve eyleme geçirilebilir teslim edilebilirlik güven puanları döndürür.

İsim doğrulama, 650,000'den fazla etnik çeşitliliğe sahip ismi tanımlayan, cinsiyetini belirleyen ve ayrıştıran akıllı bir tanıma özelliği içerir. Telefon doğrulama, hem sabit hat hem de mobil numaraların geçerliliğini, türünü ve sahipliğini kontrol eder. Tekrarlanan kayıtları ortadan kaldıran motor, parçalanmış kayıtları altın profiller halinde birleştirir. Melissa, bulut, SaaS ve şirket içi dahil olmak üzere esnek dağıtım seçenekleri sunar ve temel ihtiyaçlar için ücretsiz bir katman da mevcuttur.

Artıları ve eksileri

  • İletişim verilerinin doğrulanması ve standardizasyonunda 40 yıllık uzmanlık.
  • Küresel adres doğrulama, transliterasyon özelliğiyle 240'tan fazla ülkeyi kapsar.
  • Teslim edilebilirlik güven puanlarıyla gerçek zamanlı e-posta doğrulama
  • Temel iletişim verisi temizleme ihtiyaçları için ücretsiz sürüm mevcuttur.
  • Bulut, SaaS ve şirket içi seçenekler de dahil olmak üzere esnek dağıtım.
  • Genel amaçlı veri temizliğinden ziyade, iletişim verilerine özel temizlik için uzmanlaşmıştır.
  • Tam fiyatlandırma, küçük e-ticaret işletmeleri için yüksek olabilir.
  • Entegrasyon kurulumu teknik uzmanlık gerektirebilir.
  • İletişim doğrulamasının ötesinde sınırlı veri dönüştürme yetenekleri.
  • Kullanıcı arayüzü, daha yeni veri kalitesi platformlarına kıyasla daha az modern görünüyor.

Melissa Veri Kalitesi Paketini ziyaret edin →

9. temiz laboratuvar

Cleanlab, düzensiz, gerçek dünya verileri ve etiketleriyle makine öğrenimi veri kümelerini iyileştirmek için standart veri merkezli yapay zeka paketidir. Açık kaynaklı kütüphane, mevcut modellerinizi kullanarak aykırı değerler, tekrarlanan kayıtlar ve etiket hataları dahil olmak üzere veri sorunlarını otomatik olarak algılar ve ardından bunları düzeltmek için uygulanabilir bilgiler sunar. Herhangi bir veri kümesi türüyle (metin, görüntü, tablo, ses) ve PyTorch, OpenAI ve XGBoost dahil olmak üzere herhangi bir model çerçevesiyle çalışır.

Cleanlab kullanan kuruluşlar, etiket maliyetlerini %98'den fazla azaltırken model doğruluğunu %28 oranında artırdı. Cleanlab Studio, açık kaynaklı algoritmaların optimize edilmiş sürümlerini AutoML modelleri üzerinde çalıştıran ve tespit edilen sorunları akıllı bir veri düzenleme arayüzünde sunan kodsuz bir platform sağlar. Forbes AI 50 ve CB Insights AI 100 listelerinde yer alan Cleanlab, ayrıca yanılsamaları tespit etmek ve güvenli çıktılar sağlamak için kurumsal yapay zeka güvenilirlik özellikleri de sunmaktadır.

Artıları ve eksileri

  • Etiket maliyetlerinde %98 oranında kanıtlanmış azalma sağlayan açık kaynaklı kütüphane.
  • Herhangi bir veri seti türü ve model çerçevesiyle (PyTorch, XGBoost, vb.) çalışır.
  • Modellerinizi kullanarak etiket hatalarını, aykırı değerleri ve tekrarlanan kayıtları otomatik olarak algılar.
  • Cleanlab Studio, teknik bilgiye sahip olmayan kullanıcılar için kod gerektirmeyen bir arayüz sunar.
  • Forbes AI 50 ve CB Insights AI 100 listelerinde yer almak, yeniliğin doğruluğunu teyit ediyor.
  • Genel iş verilerinden ziyade, öncelikle makine öğrenimi veri kümelerine odaklanmıştır.
  • Veri sorunlarının en iyi şekilde tespit edilmesi için mevcut makine öğrenimi modellerine ihtiyaç duyar.
  • Stüdyo fiyatlandırması, kurumsal özellikler için kamuoyuna açıklanmamıştır.
  • Geleneksel ETL tarzı veri temizleme iş akışları için daha az uygundur.
  • Makine öğrenimi uzmanlığı olmayan ekipler için öğrenme eğrisi daha dik.

Cleanlab'ı ziyaret edin →

10 SAS Veri Kalitesi

SAS Data Quality, SAS ekosistemine zaten yatırım yapmış kuruluşlar için tasarlanmış, kurumsal düzeyde veri profilleme, temizleme ve zenginleştirme araçları sunar. Platformun sürükle ve bırak arayüzü, işletmelerin tek bir ağ geçidi üzerinden çok sayıda kaynaktan gelen verileri gerçek zamanlı olarak düzenlemesine ve birbirine bağlamasına olanak tanır. Gelişmiş profilleme yetenekleri, genel veri sağlığına ilişkin bilgiler sağlarken, yinelenen kayıtları, tutarsızlıkları ve yanlışlıkları belirler.

Veri temizleme araçları, veri hatalarının düzeltilmesini otomatikleştirir, formatları standartlaştırır ve gereksiz tekrarları ortadan kaldırır. Veri zenginleştirme özellikleri, veri kümesinin derinliğini ve kullanışlılığını artırmak için harici veriler eklemeye olanak tanır. SAS Data Quality, diğer SAS ürünleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olur ve rol tabanlı güvenlik sayesinde hassas verilerin risk altında kalmamasını sağlayarak çeşitli platformlarda veri yönetimini destekler.

Artıları ve eksileri

  • Sürükle ve bırak arayüzü, birden fazla kaynaktan gerçek zamanlı veri bağlantısı kurulmasını sağlar.
  • Birleşik iş akışları için SAS analitik ekosistemiyle derin entegrasyon.
  • Rol tabanlı güvenlik, temizleme işlemi boyunca hassas verileri korur.
  • Veri zenginleştirme özellikleri, veri kümesinin kullanımını iyileştirmek için harici veriler ekler.
  • Kurumsal düzeyde profil oluşturma, büyük ölçekte yinelenen kayıtları ve tutarsızlıkları belirler.
  • Yüksek fiyat etiketi ve karmaşık lisanslama, bütçe kısıtlamaları olan ekipler için engel teşkil ediyor.
  • En iyi değeri elde etmek için SAS ekosistemine mevcut yatırım yapılması gerekmektedir.
  • Daha yaygın olarak kullanılan araçlara kıyasla daha küçük bir destek topluluğu.
  • Kaynak yoğunluğu yüksek ve önemli bir bilgi işlem altyapısı gerektirebilir.
  • Ücretsiz sürümü mevcut değil, yalnızca sınırlı deneme erişimi var.

SAS Veri Kalitesi'ni ziyaret edin →

Hangi Veri Temizleme Aracını Seçmelisiniz?

Bütçesine dikkat eden kullanıcılar veya yeni başlayanlar için OpenRefine, bazı teknik bilgiler gerektirse de, güçlü özellikler sunar ve ücretsizdir. İletişim verilerini işleyen küçük ve orta ölçekli işletmeler, özel adres ve e-posta doğrulama özelliği için Melissa'yı değerlendirmelidir. Makine öğrenimi modelleri geliştiriyorsanız, Cleanlab'ın veri merkezli yaklaşımı, algoritmaları değiştirmek yerine verileri düzelterek model performansını önemli ölçüde artırabilir.

Karmaşık veri ortamlarına sahip kurumsal organizasyonlar, veri kalitesini daha geniş yönetişim ve entegrasyon yetenekleriyle birleştiren Informatica, Ataccama ONE veya Talend gibi platformlarda en büyük değeri bulacaklardır. Birden fazla sistemde gerçek zamanlı veri birleştirme için Tamr'ın yapay zeka tabanlı yaklaşımı öne çıkmaktadır. Ve yoğun BT müdahalesi olmadan kendi kendine veri işleme için Alteryx Designer Cloud'un görsel arayüzü ve makine öğrenimi destekli önerileri, veri hazırlığını analistler için erişilebilir hale getirir.

Sıkça Sorulan Sorular

Veri temizleme nedir ve neden önemlidir?

Veri temizleme, veri kümelerindeki hataları, tutarsızlıkları ve yanlışlıkları belirleme ve düzeltme işlemidir. Bu önemlidir çünkü düşük kaliteli veriler, hatalı analizlere, yanlış iş kararlarına ve başarısız yapay zeka/makine öğrenimi modellerine yol açar. Temiz veriler, operasyonel verimliliği artırır ve veri hatalarıyla ilişkili maliyetleri azaltır.

Veri temizleme ve veri düzenleme arasındaki fark nedir?

Veri temizleme, özellikle yinelenen kayıtlar, eksik değerler ve tutarsız formatlar gibi hataları düzeltmeye odaklanır. Veri işleme ise daha geniş kapsamlıdır ve verileri bir formattan diğerine dönüştürmeyi, veri kümelerini yeniden şekillendirmeyi ve verileri analiz için hazırlamayı içerir. Çoğu modern araç bu iki görevi de yerine getirir.

Kurumsal veri temizliği için ücretsiz araçlar kullanabilir miyim?

OpenRefine gibi ücretsiz araçlar, küçük veri kümeleri ve manuel temizleme iş akışları için iyi sonuç verir. Bununla birlikte, işletmeler genellikle büyük ölçekli otomasyon, gerçek zamanlı işlem, yönetişim özellikleri ve mevcut veri altyapısıyla entegrasyon için ücretli çözümlere ihtiyaç duyar. Otomatik temizlemeden elde edilen yatırım getirisi genellikle yatırımı haklı çıkarır.

Yapay zekâ destekli veri temizleme araçları nasıl çalışır?

Yapay zekâ destekli araçlar, makine öğrenimini kullanarak otomatik olarak kalıpları tespit eder, dönüşümler önerir, anormallikleri belirler ve benzer kayıtları eşleştirir. Verilerinizden ve düzeltmelerden öğrenerek zaman içinde kendilerini geliştirirler. Bu, kural tabanlı yaklaşımlara kıyasla manuel çabayı önemli ölçüde azaltır.

Veri temizleme aracı seçerken nelere dikkat etmeliyim?

Veri hacminizi ve karmaşıklığınızı, gerekli otomasyon seviyesini, mevcut sistemlerle entegrasyon ihtiyaçlarınızı, dağıtım tercihlerinizi (bulut veya şirket içi) ve bütçenizi göz önünde bulundurun. Ayrıca, ekibinizin teknik beceri seviyesi için kullanım kolaylığını ve adres doğrulama veya makine öğrenimi veri seti kalitesi gibi özel özelliklere ihtiyacınız olup olmadığını değerlendirin.

İlgili konular:
mm

Alex McFarland, yapay zekadaki en son gelişmeleri araştıran bir yapay zeka gazetecisi ve yazarıdır. Dünya çapında çok sayıda yapay zeka girişimi ve yayınıyla işbirliği yaptı.