8 种最佳数据质量工具和软件 [2022]

数据质量工具可以检查和分析业务数据，以确定数据是否足以用于制定业务决策。

也就是说，数据质量管理在数据中心中至关重要，因为云的复杂性正在增长。

您需要一种方法来有效地清理、管理和分析来自各种来源的数据，包括社交媒体、日志、物联网、电子邮件和数据库。

这就是使用数据质量工具的意义所在。

这些工具可以在出现格式错误、拼写错误等情况下更正数据，并消除不必要的数据。 这些还可以实施规则，消除代价高昂的数据不一致，并自动化流程以提高公司的收入和生产力。

让我们了解数据质量的含义，探索其目的和共同特征，并看看您可以使用的一些最佳数据质量工具。

您所说的数据质量是什么意思？

数据质量根据包括完整性、可靠性、一致性和准确性在内的因素来衡量给定数据的价值。 衡量数据质量对于企业识别错误、消除不一致和显着节省成本至关重要。

数据质量流程包括数据摄取、数据剖析、数据解析、数据清洗、标准化、数据匹配、数据执行、重复数据删除、数据合并，最后是数据导出。

为什么数据质量工具必不可少？

许多组织的成功因素之一是他们使用的数据质量。 质量数据提供您可以信任的洞察力，并在您的业务流程和决策中加以利用，同时减少资源浪费。 这有助于提高组织的效率和盈利能力。

但是，当您不使用质量数据时会发生什么？

好吧，如果您使用不良或不良数据，可能会对您的业务造成严重后果。 您最终可能会使用不准确、不完整和不可靠的数据做出糟糕的业务决策、策略和分析。

不准确的数据可能导致很多示例，例如错误的客户地址、不完整的客户记录、销售损失、不正确的财务报告等等。 因此，您的企业可能会在金钱、名誉等方面遭受巨大损失。

这就是为什么使用质量数据对于每个企业来说都是一个明智的决定，而数据质量工具正是为您提供了这一点。

它将帮助您维护高质量的数据，使您能够满足各种国际和本地监管要求。 总体而言，您将使用良好的数据质量软件通过准确可靠的数据提高业务敏捷性和效率。

数据质量软件的共同特点

数据质量解决方案提供了生成质量数据的程序和流程，因此企业可以在需要时使用有价值的数据。 这有助于提高生产力、可靠性和稳定性。

以下是数据质量工具的一些常见功能：

• 合法性和有效性
• 高准确率
• 与适当的及时性相关
• 一致性和可靠性
• 全面性和完整性
• 唯一性和粒度
• 可访问性和可用性
• 数据标准化和重复数据删除
• 数据分析和发现
• 清洁和整合

如何选择最佳的数据质量工具？

选择正确的数据质量解决方案对于企业做出更好的决策非常重要。 由于市场上有许多数据质量工具，决定什么是最好的可能会令人困惑。 因此，在选择数据质量工具时请记住以下几点：

• 识别业务中的数据挑战
• 了解哪些数据质量工具对您的组织有益，可以解决这些挑战
• 了解多种数据清理工具的优缺点以制定您的决策
• 检查定价计划并在预算范围内选择一个。 您还可以在为该工具付费之前获得免费试用。

现在，让我们探索一些最好的数据质量工具及其功能和优势。

塔伦德

使用 Talend 为您的业务获取最佳数据质量解决方案。 它使您可以借助图形和统计表示快速识别质量问题、发现模式和发现异常。

该工具将帮助您轻松清理、标准化和分析您系统中的数据。 Talend 还可以在您的数据流经过程时解决数据质量问题。 它具有方便业务和技术用户的自助服务界面。

Talend 确保在集成过程中始终可用可信数据，从而有效提高销售业绩并降低成本。 内置的 Talend 信任评分提供即时、可操作和可解释的置信度评估，以区分已清理的数据集和需要清理的数据。

Talend 使用支持机器学习的验证、标准化和重复数据删除自动清理传入数据。 该工具通过将数据与外部来源的详细信息（例如业务标识或邮政验证码）相结合来丰富您的数据。

您可以有选择地与受信任的用户协作和共享数据，而不会将个人信息暴露给未经授权的用户。 Talend 通过屏蔽保护敏感数据，并确保遵守外部和内部数据隐私和保护法规。

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OpenRefine

OpenRefine 以前称为 Google Refine，是一种强大的工具，用于处理杂乱的数据、清理数据并将其从一种格式转换为另一种格式。 您甚至可以使用外部数据和 Web 服务扩展您的数据。

OpenRefine 会在您的系统上保持数据的私密性，直到您想要协作或共享。 它有超过 15 种语言版本，是《科学与社会守则》的一部分。 您将使用 OpenRefine 快速探索大量数据。

在 OpenRefine 的帮助下，轻松扩展和链接您的数据集与多个 Web 服务。 一些 Web 服务允许 OpenRefine 将清理后的数据上传到数据库，例如 Wikidata。 它还可以帮助您清理和转换数据。

您可以在导入不同格式的数据时应用高级单元格转换。 在这里，单元格包含您需要处理的各种值。 您还可以过滤数据并使用正则表达式对其进行分区。 此外，您可以通过对全文字段使用名称实体提取来自动识别主题。

ZoomInfo OperationsOS

获取按您的条件交付的最佳 B2B 高性能商业数据。 ZoomInfo OperationsOS 提供灵活、优质且可访问的数据，帮助您加快业务发展。 其一流的填充精度、匹配率和填充率提供了最佳的数据可靠性。

注入您的 MAP、云数据仓库和 CRM，并跨渠道识别您的客户，以记录最可行和最准确的数据。 您可以访问不同公司的全球数据库，从小型到全球企业，涵盖层次结构、技术和公司结构。

ZoomInfo OperationsOS 为流式传输意图、最佳联系人数据和独家新闻提供了一个单一平台，因此您可以超越数据，了解全貌。 您可以通过 API、编排应用程序、平面文件或数据共享轻松地将 B2B 数据集成到您选择的任何工作流或系统中。

您可以使用订阅和丰富的 API 和综合搜索与 ZoomInfo 实时智能和数据集成。 您还将获得自动化数据编排，以获得更好的参与就绪数据。

此外，ZoomInfo OperationsOS 通过将其创新技术和综合数据与您的平台集成，帮助您提高业务生产力。

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阿塔卡马

使用 Ataccama 的自驱动数据质量管理平台了解数据状态、改进数据并防止不良数据进入您的系统。 它将帮助您以最小的努力持续监控您的数据质量。

Ataccama One 通过将您的数据与您的数据源相连接来自动化您的数据质量管理。 您可以利用 AI 快速获得结果，这意味着无需额外努力即可获得更好的数据质量。 它为用户提供了一个友好的界面，让他们享受更智能、更快速的数据质量管理。

即时检测移动数据中的潜在问题。 Ataccama 的自学习引擎可识别业务术语和数据域，并为库中的数据质量分配规则。 它还可以随着时间的推移提高整体质量，并自动检测更改，以便在需要时立即采取行动。

从数据沿袭到 MDM 和业务领域，到处都需要数据质量； 因此，Ataccama 成功地为您的企业提供了数据质量工具。 借助丰富的表达语言或类似句子的条件，您可以在用户友好的界面中轻松自定义规则。

此外，使用 Ataccama 可以更快地处理任意数量的数据。 它是为技术数据团队、高度监管的治理团队、快速分析团队和其他类似团队构建的。 您还可以根据全面而准确的报告做出决定。

数据江户

使用 Dataedo 的数据质量工具增加信任并提高数据质量。 它可以帮助您了解数据的来源，并通过峰值和收集宝贵的反馈来验证其质量。

Dataedo 可让您识别、理解和纠正数据中的缺陷，以支持业务流程和有效决策。 它确保了不同级别的数据质量：

• 您可以识别数据源以及数据沿袭如何对其进行转换，以评估数据的可信度。
• 您可以使用示例数据来了解数据资产中存储了哪些数据并确保其质量良好。
• 收集社区用户对质量的反馈。

Dataedo 绝不会让您从数据中做出任何可能使您的公司损失数百万美元的错误决定。 它使用数据沿袭图、数据文档和通过数据目录的反馈提供跨数据的上下文。

您可以让员工访问数据目录，以便他们更好地理解数据并减少错误。

此外，使用允许数据用户发布反馈的网络数据目录。 您还可以向数据资产添加警告，以便其他成员可以查看它。 此外，增加对数据的信任并支持数据治理，因为数据质量至关重要。 Dataedo 提供许多功能，包括：

• 数据分析
• 映射数据源的数据沿袭
• 商业词汇
• 发现并记录关系和每个数据元素
• 社区驱动的质量保证

立即开始您的 14 天免费试用，停止做出错误的决定。

数据阶梯

通过 Data Ladder 获得端到端的数据匹配和质量引擎，无摩擦地提高企业数据环境的准确性和可靠性。 该工具可以智能地链接、准备和集成来自任何来源的数据。

Data Ladder 的 DataMatch Enterprise (DME) 是一个用于无代码分析、匹配、重复数据删除和清理的软件工具包。 它有助于识别数据中的潜在问题。 您将获得一个开箱即用的剖析工具，该工具提供元数据以在所有数据集上构建有说服力的剖析分析。

通过使用内置库、复杂的模式识别功能和专有匹配功能，标准化您的组织数据并使其一致、独特和准确。 Data Ladder 的直观界面减少了完成数据清理所需的点击次数。

DME 采用实时和强大的数据匹配算法来处理数据的性质。 它包含语音、特定领域、数字和模糊匹配算法。 此外，您可以调整权重变量和这些算法的级别，以确保最大准确性。

此外，Data Ladder 可帮助您检查联系人数据库中实际邮寄地址的有效性。 其强大的地址验证模块会自动更正地址、添加信息并比较有效地址列表。 所有数据清理功能和特性都是通过 Data Ladder 的标准化和 RESTful API 完成的。

此外，您将获得大型数据集的智能分析和搜索、外壳名称、拆分地址、转换数据值等。 DME 还提供高性能、强大的匹配技术、无缝集成、实时同步、直观的界面和快速实施功能。

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非赛尔

与其将更多时间花在凌乱的数据工作上，不如使用 Insycle 享受一种在一个地方清理、更新和组织客户数据的现代方式。 它将允许您的团队使用 CRM 数据有效地执行任务。

借助灵活的规则、预览模式、自动化和 CSV 报告，按任何字段识别重复的公司、交易、联系人等并批量合并。 该工具将通过标准化地址、行业、职位和其他文本字段来增强个性化。 您还可以使用一致的数据轻松创建和细分有针对性的活动。

使用灵活的更新控件和模板从 CSV 文件导入数据，以避免覆盖和复制重要数据。 在导入之前清理并识别格式不正确和不完整的数据并修复它。 您还可以快速删除虚假的联系电子邮件、电话号码、数据等。

使用正确的案例名称、删除空格等功能批量更新字段广告记录。 您将获得一个简单的 ETL 以及将 CSV 记录与现有记录进行比较以匹配行并识别缺失记录的选项。

您可以通过单击轻松选择批量更新记录和字段，而无需浪费时间导出到 CSV 和与 ID、SQL 和 VLOOKUP 搏斗。

浏览您公司的数据库以了解使用了哪些字段以及每个字段有多少值。 此外，为任务定义数据工作流以自动运行、修复数据并维护精确的数据库。 您还可以与您的团队共享更新的数据视图，以共同处理相同的记录。

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远大的期望

通过 Great Expectations 了解您对组织数据的期望。 它通过数据文档、测试和分析帮助团队消除管道债务。 它支持与数据验证问题相关的各种用例。

Great Expectations 的框架在数据工程工具中发挥着至关重要的作用，它尊重记录中的命名空间，并且专为可扩展性而设计。 它还允许您每天向管道添加生产就绪验证，并将数据维护在干净且人类可读的文档中。

此外，Great Expectations 的数据分析器会自动运行以生成数据文档。 它还创建其他类型的文档，例如数据字典、自定义笔记本、松弛通知等。

此外，该工具还提供快速数据并为未来的测试和文档收集洞察力。 它的每个组件都旨在帮助您保持更好的数据质量。

使用 pip 安装 Great Expectations 并在您公司的数据上看到它的实际效果。

结论

无论您的数据质量团队有多熟练，数据质量问题仍然可能发生，除非他们拥有正确的工具。 它是一款自助服务和一体化数据质量工具，可以分析数据、执行数据清理、消除重复数据，并带来准确、完整和可靠的数据，以改进您的业务战略和决策。

因此，请根据您所需的功能和预算选择最佳的数据质量工具。 在购买之前检查它是否有免费试用版以了解它的工作原理。

您还可以探索最好的数据整理工具来格式化您的数据以进行分析。