8 최고의 데이터 품질 도구 및 소프트웨어 [2022]

데이터 품질 도구는 비즈니스 데이터를 검사하고 분석하여 데이터가 비즈니스 결정을 내리는 데 사용하기에 충분히 유용한지 결정할 수 있습니다.

즉, 클라우드 복잡성이 증가하고 있기 때문에 데이터 센터에서는 데이터 품질 관리가 중요합니다.

소셜 미디어, 로그, IoT, 이메일, 데이터베이스를 비롯한 다양한 소스의 데이터를 효과적으로 스크러빙, 관리 및 분석하는 방법이 필요합니다.

여기에서 데이터 품질 도구를 사용하는 것이 합리적입니다.

이러한 도구는 형식 오류, 오타 등의 경우 데이터를 수정하고 불필요한 데이터를 제거할 수 있습니다. 또한 규칙을 구현하고 비용이 많이 드는 데이터 불일치를 제거하며 프로세스를 자동화하여 회사의 수익과 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

데이터 품질이 무엇을 의미하는지 이해하고 그 목적과 공통 기능을 살펴보고 사용할 수 있는 최고의 데이터 품질 도구를 살펴보겠습니다.

데이터 품질이란 무엇을 의미합니까?

데이터 품질은 완전성, 신뢰성, 일관성 및 정확성을 포함한 요소를 기반으로 주어진 데이터 조각의 가치를 측정합니다. 데이터 품질 측정은 기업이 오류를 식별하고 불일치를 제거하며 상당한 비용 절감을 가능하게 하는 데 필수적입니다.

데이터 품질 프로세스에는 데이터 수집, 데이터 프로파일링, 데이터 구문 분석, 데이터 정리, 표준화, 데이터 일치, 데이터 실행, 데이터 중복 제거, 데이터 병합, 마지막으로 데이터 내보내기가 포함됩니다.

데이터 품질 도구가 필수적인 이유는 무엇입니까?

많은 조직의 성공 요인 중 하나는 사용하는 데이터의 품질입니다. 품질 데이터는 리소스 낭비를 줄이면서 비즈니스 프로세스 및 의사 결정에서 신뢰하고 활용할 수 있는 통찰력을 제공합니다. 이는 조직의 효율성과 수익성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

하지만 양질의 데이터를 사용하지 않으면 어떻게 될까요?

글쎄, 당신이 나쁘거나 열악한 데이터를 활용한다면, 그것은 비즈니스에 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 부정확하고 불완전하며 신뢰할 수 없는 데이터로 잘못된 비즈니스 결정, 전략 및 분석을 내릴 수 있습니다.

잘못된 고객 주소, 불완전한 고객 기록, 판매 손실, 부적절한 재무 보고 등과 같이 부정확한 데이터로 인해 발생할 수 있는 많은 예가 있습니다. 결과적으로 귀하의 비즈니스는 돈, 명예 및 기타 면에서 엄청난 고통을 겪을 수 있습니다.

이것이 바로 고품질 데이터를 사용하는 것이 모든 비즈니스에 현명한 결정이고 데이터 품질 도구가 바로 그것을 제공하는 이유입니다.

다양한 국제 및 지역 규정 요구 사항을 충족할 수 있는 고품질 데이터를 유지 관리하는 데 도움이 됩니다. 전반적으로 우수한 데이터 품질 소프트웨어를 사용하여 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터로 비즈니스 민첩성과 효율성을 향상시킵니다.

데이터 품질 소프트웨어의 공통 기능

데이터 품질 솔루션은 기업이 필요할 때 귀중한 데이터를 사용할 수 있도록 품질 데이터를 생성하는 절차와 프로세스를 제공합니다. 이는 생산성, 신뢰성 및 안정성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

다음은 데이터 품질 도구에서 기대할 수 있는 몇 가지 일반적인 기능입니다.

• 합법성과 타당성
• 높은 정밀도
• 적절한 시의성과 관련성
• 일관성 및 신뢰성
• 포괄성과 완전성
• 독창성과 세분성
• 접근성 및 가용성
• 데이터 표준화 및 중복 제거
• 데이터 프로파일링 및 검색
• 정화 및 통합

최고의 데이터 품질 도구를 선택하는 방법은 무엇입니까?

기업이 더 나은 결정을 내리려면 올바른 데이터 품질 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다. 많은 데이터 품질 도구가 시중에 나와 있기 때문에 무엇이 가장 좋은지 결정하는 것이 혼란스러울 수 있습니다. 따라서 데이터 품질 도구를 선택할 때 다음 사항을 염두에 두십시오.

• 비즈니스의 데이터 문제 식별
• 이러한 문제를 해결할 수 있는 조직에 어떤 데이터 품질 도구가 도움이 될 수 있는지 이해
• 여러 데이터 정리 도구의 강점과 약점을 파악하여 결정을 내리십시오.
• 요금제를 확인하고 예산 내에서 선택하십시오. 도구 비용을 지불하기 전에 무료 평가판을 받을 수도 있습니다.

이제 기능과 이점이 있는 최고의 데이터 품질 도구 를 살펴보겠습니다.

재능

Talend와 함께 귀하의 비즈니스를 위한 최고의 데이터 품질 솔루션을 얻으십시오. 그래픽 및 통계 표현을 통해 품질 문제를 신속하게 식별하고 패턴을 발견하며 이상 징후를 찾아낼 수 있습니다.

이 도구는 시스템 전체에서 데이터를 쉽게 정리, 표준화 및 프로파일링하는 데 도움이 됩니다. Talend는 또한 데이터가 절차를 통과할 때 데이터 품질 문제를 해결할 수 있습니다. 비즈니스 및 기술 사용자에게 편리한 셀프 서비스 인터페이스가 있습니다.

Talend는 통합 중에 항상 신뢰할 수 있는 데이터를 사용할 수 있도록 보장하여 판매 실적을 효과적으로 향상시키고 비용을 절감합니다. 내장된 Talend Trust Score는 정제가 필요한 데이터와 정제된 데이터세트를 구별하기 위해 즉각적이고 실행 가능하며 설명 가능한 신뢰도 평가를 제공합니다.

Talend는 기계 학습 지원 검증, 표준화 및 중복 제거를 통해 수신 데이터를 자동으로 정리합니다. 이 도구는 비즈니스 식별 또는 우편 인증 코드와 같은 외부 소스의 세부 정보와 결합하여 데이터를 강화합니다.

승인되지 않은 사용자에게 개인 정보를 노출하지 않고 신뢰할 수 있는 사용자와 선택적으로 협업하고 데이터를 공유할 수 있습니다. Talend는 마스킹으로 민감한 데이터를 보호하고 외부 및 내부 데이터 개인 정보 보호 및 보호 규정 준수를 보장합니다.

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오픈리파인

이전에 Google Refine으로 알려졌던 OpenRefine은 지저분한 데이터 작업, 정리 및 한 형식에서 다른 형식으로 변환하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. 외부 데이터 및 웹 서비스를 사용하여 데이터를 확장할 수도 있습니다.

OpenRefine은 협업 또는 공유를 원할 때까지 시스템에서 데이터를 비공개로 유지합니다. 15개 이상의 언어로 제공되며 과학 및 사회 강령의 일부입니다. OpenRefine을 사용하면 대규모 데이터 세트를 빠르게 탐색할 수 있습니다.

OpenRefine을 사용하여 데이터 세트를 여러 웹 서비스로 쉽게 확장하고 연결할 수 있습니다. 일부 웹 서비스는 OpenRefine이 Wikidata와 같은 데이터베이스에 정제된 데이터를 업로드할 수 있도록 합니다. 또한 데이터를 정리하고 변환하는 데 도움이 됩니다.

다양한 형식의 데이터를 가져오는 동안 고급 셀 변환을 적용할 수 있습니다. 여기에서 셀에는 처리해야 하는 다양한 값이 포함되어 있습니다. 데이터를 필터링하고 정규 표현식으로 분할할 수도 있습니다. 또한 전체 텍스트 필드에서 이름 엔터티 추출을 사용하여 주제를 자동으로 식별할 수 있습니다.

ZoomInfo 작업OS

원하는 조건으로 제공되는 최고의 B2B 고성능 상용 데이터를 얻으십시오. ZoomInfo OperationsOS는 비즈니스를 가속화하는 데 도움이 되는 유연하고 주요하며 액세스 가능한 데이터를 제공합니다. 동급 최고의 채우기 정확도, 일치율 및 채우기 비율은 최고의 데이터 신뢰성을 제공합니다.

MAP, 클라우드 데이터 웨어하우스 및 CRM을 통합하고 채널 전체에서 고객을 식별하여 가장 실행 가능하고 정확한 데이터를 기록합니다. 계층 구조, 기술 및 기업 통계를 다루는 소규모 기업에서 글로벌 기업에 이르기까지 다양한 기업의 글로벌 데이터베이스를 활용할 수 있습니다.

ZoomInfo OperationsOS는 스트리밍 의도, 최적의 연락처 데이터 및 특종을 위한 단일 플랫폼을 제공하므로 단순한 데이터를 넘어 전체 그림으로 이동할 수 있습니다. API, 오케스트레이션 앱, 플랫 파일 또는 데이터 공유를 통해 B2B 데이터를 원하는 워크플로 또는 시스템에 쉽게 통합할 수 있습니다.

구독을 사용하고 API를 강화하고 포괄적인 검색을 통해 ZoomInfo 인텔리전스 및 데이터와 실시간으로 통합할 수 있습니다. 또한 더 나은 참여 준비 데이터를 위해 자동화된 데이터 오케스트레이션을 얻을 수 있습니다.

또한 ZoomInfo OperationsOS는 혁신적인 기술과 포괄적인 데이터를 플랫폼과 통합하여 비즈니스 생산성을 향상하는 데 도움이 됩니다.

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아타카마

Ataccama의 자체 주도 데이터 품질 관리 플랫폼을 사용하여 데이터 상태를 이해하고 개선하며 잘못된 데이터가 시스템 내부로 유입되는 것을 방지합니다. 최소한의 노력으로 데이터 품질을 지속적으로 모니터링하는 데 도움이 됩니다.

Ataccama One은 데이터 품질 관리를 소스와 연결하여 자동화합니다. AI를 활용하여 추가 노력 없이 더 나은 데이터 품질을 의미하는 빠른 결과를 얻을 수 있습니다. 사용자가 보다 스마트하고 빠른 데이터 품질 관리를 즐길 수 있는 친숙한 인터페이스를 제공합니다.

이동 중에 데이터에서 잠재적인 문제를 즉시 감지합니다. Ataccama의 자가 학습 엔진은 비즈니스 용어와 데이터 도메인을 식별하고 라이브러리의 데이터 품질에 규칙을 할당합니다. 또한 시간이 지남에 따라 전반적인 품질이 향상되고 변경 사항을 자동으로 감지하여 필요한 경우 즉시 조치를 취합니다.

데이터 계보에서 MDM 및 비즈니스 도메인에 이르기까지 모든 곳에서 데이터 품질이 필요합니다. 따라서 Ataccama는 귀하의 비즈니스를 위한 데이터 품질 도구를 성공적으로 제공합니다. 풍부한 표현 언어 또는 문장과 같은 조건의 도움으로 사용자 친화적인 인터페이스에서 규칙을 쉽게 사용자 정의할 수 있습니다.

또한 Ataccama로 데이터의 양에 관계없이 더 빠르게 처리하십시오. 기술 데이터 팀, 규제가 엄격한 거버넌스 팀, 빠른 분석 팀 및 기타 팀을 위해 구축되었습니다. 또한 포괄적이고 정확한 보고서를 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.

다테도

Dataedo의 데이터 품질 도구로 신뢰를 높이고 데이터 품질을 향상시키십시오. 데이터의 출처를 이해하고 가치를 극대화하고 귀중한 피드백을 수집하여 데이터의 품질을 검증하는 데 도움이 됩니다.

Dataedo를 사용하면 데이터의 결함을 식별, 이해 및 수정하여 비즈니스 프로세스와 효과적인 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 다양한 수준에서 데이터 품질을 보장합니다.

• 데이터 소스와 데이터 계보에 의해 데이터의 신뢰성을 평가하기 위해 변환되는 방식을 식별할 수 있습니다.
• 샘플 데이터를 사용하여 데이터 자산에 저장된 데이터를 이해하고 품질이 좋은지 확인할 수 있습니다.
• 커뮤니티의 사용자로부터 품질에 대한 피드백을 수집합니다.

Dataedo를 사용하면 회사에 수백만 달러의 비용을 초래할 수 있는 데이터에서 잘못된 결정을 내릴 수 없습니다. 데이터 연계 다이어그램, 데이터 문서화 및 데이터 카탈로그를 통한 피드백을 통해 데이터 전반에 걸쳐 컨텍스트를 제공합니다.

직원에게 데이터 카탈로그에 대한 액세스 권한을 부여하여 직원이 데이터를 더 잘 이해하고 오류를 줄일 수 있도록 할 수 있습니다.

또한 데이터 사용자가 피드백을 게시할 수 있는 웹 데이터 카탈로그를 사용합니다. 다른 구성원이 조사할 수 있도록 데이터 자산에 경고를 추가할 수도 있습니다. 또한 데이터 품질이 필수적이므로 데이터에 대한 신뢰를 높이고 데이터 거버넌스를 지원하십시오. Dataedo는 다음을 포함한 많은 기능을 제공합니다.

• 데이터 프로파일링
• 데이터 소스를 매핑하기 위한 데이터 계보
• 비즈니스 용어집
• 관계 및 각 데이터 요소 발견 및 문서화
• 커뮤니티 중심의 품질 보증

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데이터 사다리

Data Ladder로 종단 간 데이터 매칭 및 품질 엔진을 확보하고 마찰 없이 엔터프라이즈 데이터 환경의 정확성과 안정성을 향상시킵니다. 이 도구는 모든 소스의 데이터를 지능적으로 연결, 준비 및 통합할 수 있습니다.

Data Ladder의 DME(DataMatch Enterprise)는 코드 없는 프로파일링, 매칭, 중복 제거 및 정리를 위한 소프트웨어 툴킷입니다. 데이터의 잠재적인 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다. 메타데이터를 제공하여 모든 데이터세트에 걸쳐 강력한 프로필 분석을 구축하는 즉시 사용 가능한 프로파일링 도구를 얻게 됩니다.

내장 라이브러리, 정교한 패턴 인식 기능 및 독점 매칭 기능을 사용하여 조직 데이터를 표준화하고 일관성 있고 독특하며 정확합니다. Data Ladder의 직관적인 인터페이스는 데이터 정리를 완료하는 데 필요한 클릭 수를 줄입니다.

DME는 데이터의 특성에 따라 작동하는 강력한 실시간 데이터 매칭 알고리즘을 사용합니다. 여기에는 음성, 도메인별, 숫자 및 퍼지 일치 알고리즘이 포함됩니다. 또한 최대 정확도를 보장하기 위해 가중치 변수와 이러한 알고리즘의 수준을 조정할 수 있습니다.

또한 Data Ladder를 사용하면 연락처 데이터베이스에 있는 실제 우편 주소의 유효성을 확인할 수 있습니다. 강력한 주소 확인 모듈은 자동으로 주소를 수정하고 정보를 추가하며 유효한 주소 목록을 비교합니다. 모든 데이터 정리 기능은 Data Ladder의 표준화된 RESTful API를 통해 이루어집니다.

또한 대규모 데이터 세트, 대소문자 이름, 주소 분할, 데이터 값 변환, 광고에 대한 지능형 프로파일링 및 검색을 얻을 수 있습니다. DME는 또한 고성능, 강력한 매칭 기술, 원활한 통합, 실시간 동기화, 직관적인 인터페이스 및 빠른 구현 기능을 제공합니다.

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인시클

지저분한 데이터 작업에 더 많은 시간을 할애하는 대신 Insycle을 사용하여 한 곳에서 고객 데이터를 정리, 업데이트 및 구성하는 현대적인 방법을 즐기십시오. 이를 통해 팀은 CRM 데이터로 작업을 효율적으로 실행할 수 있습니다.

필드별로 중복 회사, 거래, 연락처 등을 식별하고 유연한 규칙, 미리 보기 모드, 자동화 및 CSV 보고서를 사용하여 일괄 병합합니다. 이 도구는 주소, 산업, 직함 및 기타 텍스트 필드를 표준화하여 개인화를 향상시킵니다. 또한 일관된 데이터를 사용하여 타겟 캠페인을 쉽게 만들고 분류할 수 있습니다.

중요한 데이터를 덮어쓰거나 복제하지 않도록 유연한 업데이트 제어 및 템플릿을 사용하여 CSV 파일에서 데이터를 가져옵니다. 가져오기 전에 정리하고 부적절하고 불완전하게 형식이 지정된 데이터를 식별하고 수정합니다. 가짜 연락처 이메일, 전화번호, 데이터 등을 빠르게 제거할 수도 있습니다.

적절한 대소문자 이름, 공백 제거 등과 같은 기능을 사용하여 필드 광고 레코드를 일괄 업데이트합니다. 쉬운 ETL과 CSV 레코드를 기존 레코드와 비교하여 행을 일치시키고 누락된 레코드를 식별하는 옵션을 얻을 수 있습니다.

CSV로 내보내고 ID, SQL 및 VLOOKUP으로 씨름하는 데 시간을 낭비하지 않고 클릭 한 번으로 일괄 업데이트 레코드 및 필드를 쉽게 선택할 수 있습니다.

회사의 데이터베이스를 탐색하여 사용되는 필드와 각 필드에 있는 값의 수를 확인하십시오. 또한 작업이 자동 및 자동으로 실행되도록 데이터 워크플로를 정의하고, 데이터를 수정하고, 정확한 데이터베이스를 유지 관리합니다. 업데이트된 데이터 보기를 팀과 공유하여 동일한 레코드에서 함께 작업할 수도 있습니다.

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큰 기대

Great Expectations를 통해 조직의 데이터에서 무엇을 기대할 수 있는지 이해하십시오. 팀이 데이터 문서화, 테스트 및 프로파일링을 통해 파이프라인 부채를 제거하는 데 도움이 됩니다. 데이터 유효성 검사 문제와 관련된 다양한 사용 사례를 지원합니다.

Great Expectations의 프레임워크는 레코드에서 네임스페이스를 존중함으로써 데이터 엔지니어링 도구에서 필수적인 역할을 하며 확장성을 위해 특별히 설계되었습니다. 또한 매일 파이프라인에 프로덕션 준비 검증을 추가하고 데이터를 깨끗하고 사람이 읽을 수 있는 문서로 유지할 수 있습니다.

또한 Great Expectations의 데이터 프로파일러가 자동으로 실행되어 데이터 문서를 생성합니다. 또한 데이터 사전, 맞춤형 노트북, 여유 알림 등과 같은 다른 유형의 문서도 생성합니다.

또한 이 도구는 빠른 데이터를 제공하고 향후 테스트 및 문서화를 위한 통찰력을 캡처합니다. 모든 구성 요소는 더 나은 데이터 품질을 유지하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.

pip를 사용하여 Great Expectations를 설치하고 회사 데이터에서 실제로 작동하는지 확인하십시오.

결론

데이터 품질 팀이 아무리 숙련되어 있더라도 올바른 도구가 없으면 데이터 품질 문제가 계속 발생할 수 있습니다. 셀프 서비스 및 일체형 데이터 품질 도구인 이 도구는 데이터를 프로파일링하고, 데이터 정리를 수행하고, 중복을 제거하고, 정확하고 완전하며 신뢰할 수 있는 데이터를 가져와 비즈니스 전략과 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

따라서 필요한 기능과 예산에 따라 최상의 데이터 품질 도구를 선택하십시오. 구입하기 전에 작동 방식을 이해하기 위해 무료 평가판이 있는지 확인하십시오.

또한 분석을 위해 데이터 형식을 지정하는 최고의 데이터 랭글링 도구를 탐색할 수도 있습니다.