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Obter a perspectiva correta sobre a qualidade dos dados pode ser muito desafiador no mundo dos grandes dados. Com a maioria das grandes fontes de dados, você deve assumir que você está trabalhando com dados que não estão limpos. Na verdade, a abundância esmagadora de dados aparentemente aleatórios e desconectados em fluxos de dados de redes sociais é uma das coisas que o tornam tão útil para as empresas.
Você começa pesquisando petabytes de dados sem saber o que você pode encontrar depois de começar a procurar padrões nos dados. Você precisa aceitar o fato de que haverá muito ruído nos dados. É somente através da busca e da correspondência de padrões que você poderá encontrar algumas faíscas da verdade em meio a alguns dados muito sujos.
Claro, algumas grandes fontes de dados, como dados de tags RFID ou sensores, têm regras melhor estabelecidas do que dados de redes sociais. Os dados do sensor devem ser razoavelmente limpos, embora você possa encontrar alguns erros. É sempre sua responsabilidade ao analisar enormes quantidades de dados para planejar o nível de qualidade desses dados. Você deve seguir uma abordagem em duas fases para a qualidade dos dados:
Fase 1 : Procure padrões em dados grandes sem preocupação com a qualidade dos dados.
Fase 2: Depois de localizar seus padrões e estabelecer resultados que são importantes para o negócio, aplique os mesmos padrões de qualidade de dados que você aplica às suas fontes de dados tradicionais. Você quer evitar coletar e gerenciar dados importantes que não são importantes para o negócio e potencialmente corromper outros elementos de dados no Hadoop ou em outras plataformas de dados grandes.
Ao começar a incorporar os resultados da sua grande análise de dados no seu processo de negócios, reconheça que dados de alta qualidade são essenciais para uma empresa tomar decisões comerciais sólidas. Isso é verdade para grandes dados, bem como dados tradicionais.
A qualidade dos dados refere-se a características sobre os dados, incluindo consistência, precisão, confiabilidade, completude, pontualidade, razoabilidade e validade. O software de qualidade de dados garante que os elementos de dados sejam representados da mesma forma em diferentes armazenamentos de dados ou sistemas para aumentar a consistência dos dados.
Por exemplo, um armazenamento de dados pode usar duas linhas para o endereço de um cliente e outra loja de dados pode usar uma linha. Essa diferença na forma como os dados são representados pode resultar em informações imprecisas sobre os clientes, como um cliente sendo identificado como dois clientes diferentes.
Uma corporação pode usar dúzias de variações do nome da empresa quando compra produtos.O software de qualidade de dados pode ser usado para identificar todas as variações do nome da empresa em suas diferentes lojas de dados e garantir que você saiba tudo que esse cliente compra de sua empresa.
Este processo é chamado fornecendo uma visão única do cliente ou produto. O software de qualidade de dados corresponde aos dados em diferentes sistemas e limpa ou remove dados redundantes. O processo de qualidade de dados fornece aos negócios informações que são mais fáceis de usar, interpretar e entender.
As ferramentas de perfil de dados são usadas no processo de qualidade de dados para ajudá-lo a entender o conteúdo, a estrutura e a condição de seus dados. Eles coletam informações sobre as características dos dados em um banco de dados ou outro armazenamento de dados para iniciar o processo de transformar os dados em um formulário mais confiável. As ferramentas analisam os dados para identificar erros e inconsistências.
Eles podem fazer ajustes para esses problemas e corrigir erros. As ferramentas verificam valores, padrões e intervalos aceitáveis e ajudam a identificar a sobreposição de dados. O processo de criação de dados, por exemplo, verifica se os dados devem ser alfa ou numéricos. As ferramentas também verificam dependências ou para ver como os dados se relacionam com dados de outros bancos de dados.
As ferramentas de criação de dados para grandes dados têm uma função semelhante às ferramentas de criação de dados para dados tradicionais. As ferramentas de criação de dados para o Hadoop fornecerão informações importantes sobre os dados nos clusters Hadoop. Essas ferramentas podem ser usadas para procurar correspondências e remover duplicações. Como resultado, você pode garantir que seus dados importantes sejam consistentes. Ferramentas Hadoop como HiveQL e Pig Latin podem ser usadas para o processo de transformação.
