Non c’è dubbio che i dati siano l’oro di oggi. Non esiste risorsa più preziosa. Detto questo, non tutti i dati possono essere sfruttati dalle organizzazioni. I dati sporchi possono rovinare l’analisi di un’azienda e quasi tutte le organizzazioni hanno dovuto fare i conti con un certo livello di numeri inaffidabili. Questi dati errati possono portare a informazioni scarse e possono causare valutazioni incoerenti che portano a guasti, aumento dei costi operativi e insoddisfazione dei clienti.
L’aumento dei dati disponibili ha anche causato un aumento degli strumenti di pulizia dei dati, che utilizzano l’intelligenza artificiale (AI) per risparmiare alle organizzazioni enormi quantità di tempo e risorse. La pulizia dei dati è l’ultimo processo di immissione dei dati e ruota attorno a regole specifiche.
Ma cos’è esattamente la pulizia dei dati?
Come funziona la pulizia dei dati?
Possono esserci molti errori nei dati provenienti da cose come immissione di dati errata, origine dei dati, mancata corrispondenza di origine e destinazione e calcolo non valido. Quando ciò si verifica, i dati devono essere puliti o, in altre parole, devono subire la cancellazione di informazioni errate, danneggiate, duplicate o incomplete da un set di dati.
Eliminando i dati errati, le organizzazioni possono eliminare i risultati di scarsa qualità. Questo è il motivo per cui è fondamentale eseguire la pulizia dei dati prima della modellazione e dell’analisi. Può anche garantire di avere solo i file e i documenti importanti più recenti o di non avere troppe informazioni personali che possono rappresentare un rischio per la sicurezza.
Date le numerose ragioni per eseguire la pulizia dei dati, è importante scegliere uno dei migliori strumenti disponibili sul mercato.
Ecco i 10 migliori strumenti per la pulizia dei dati:
1. OpenRefine
In cima alla nostra lista c’è OpenRefine, che è un’utilità di dati open source molto popolare. Lo strumento di pulizia dei dati aiuta la tua organizzazione a convertire i dati tra diversi formati mantenendone la struttura. Consentendoti di trasformare i dati, puoi lavorare facilmente con i big data set per abbinare, pulire ed esplorare i dati. Ti consente inoltre di analizzare i dati da Internet e lavorare con i dati direttamente sul tuo computer.
Ecco alcuni dei vantaggi di OpenRefine:
Gratuito e open source
Supporta oltre 15 lingue
Lavora con i dati sulla tua macchina
Analizza i dati da Internet
da unite.ai
2.Trifacta Wrangler
Trifacta Wrangler è un altro dei migliori strumenti di pulizia dei dati sul mercato. Questo strumento interattivo e trasformativo consente agli analisti di dati di pulire e preparare i dati molto rapidamente rispetto ad altri strumenti. A causa della sua concentrazione sull’analisi dei dati, è necessario meno tempo per la formattazione. Trifacta Wrangler si basa anche su algoritmi di machine learning (ML) per consigliare trasformazioni e aggregazioni di dati comuni.
Ecco alcuni dei vantaggi di Trifacta Wrangler:
Meno tempo di formattazione
Concentrati sull’analisi dei dati
Veloce e preciso
Suggerimenti di algoritmi di apprendimento automatico
3.WinPure
WinPure, uno degli strumenti di pulizia dei dati più convenienti, è un’altra delle migliori opzioni. Funziona per pulire enormi set di dati correggendo, standardizzando e rimuovendo i duplicati. WinPure può essere utilizzato per pulire più di semplici database. Puoi usarlo su CRM, fogli di calcolo e varie altre fonti. I database specifici che possono essere puliti con WinPure includono file SQL Server, Access, Dbase e Txt. Uno dei principali vantaggi dello strumento è che è installato localmente, il che si traduce in un elevato livello di sicurezza.
Ecco alcuni dei vantaggi di WinPure:
Pulisce enormi quantità di dati
Installato localmente
Versione gratuita con funzionalità
Quattro lingue
4.Drake
Uno dei semplici strumenti di pulizia dei dati è Drake, che è un flusso di lavoro di dati estensibile basato su testo con fasi di elaborazione dei dati. Può risolvere automaticamente le dipendenze e calcolare il comando da eseguire e l’ordine di esecuzione necessario. Drake è stato progettato specificamente per il flusso di lavoro e la gestione dei dati e può organizzare l’esecuzione dei comandi in base ai dati e alle relative dipendenze.
Ecco alcuni dei vantaggi di Drake:
Esecuzione di comandi organizzata attorno a dati e dipendenze
Molti ingressi e uscite
Supporto HDFS integrato
Strumento di pulizia semplice
5.TIBCO Clarity
TIBCO Clarity è uno strumento di pulizia dei dati che fornisce servizi software on demand dal web. Ti consente di convalidare i dati mentre li pulisci per identificare le tendenze che portano a migliori processi decisionali. TIBO Clarity può standardizzare i dati grezzi raccolti da fonti disparate, ottenendo dati di qualità che possono essere utilizzati per analisi accurate.
Ecco alcuni dei vantaggi di TIBCO Clarity:
Fornisce SaaS via web
Standardizza i dati grezzi
Aiuta con un’analisi accurata
Porta a decisioni migliori
6. Melissa Clean Suite
Un altro strumento di pulizia dei dati di punta sul mercato è Melissa Clean Suite, una soluzione di pulizia dei dati che funziona per migliorare la qualità dei dati nelle piattaforme CRM ed ERP come Oracle CRM, Salesforce, Oracle ERP e Microsoft Dynamics CRM. Fornisce un’ampia gamma di funzionalità come la deduplicazione dei dati, la verifica dei dati, il completamento automatico dei contatti, l’arricchimento dei dati e l’elaborazione batch e in tempo reale.
Ecco alcuni dei vantaggi di Melissa Clean Suite:
Migliora la qualità dei dati nelle piattaforme CRM ed ERP
Deduplicazione dei dati
Verifica dei dati
Elaborazione in tempo reale e batch
7.Data Ladder
Data Ladder è una piattaforma che offre vari prodotti, come DataMatch, che è uno strumento di pulizia e qualità dei dati. Offre inoltre DataMatch Enterprise, che include algoritmi avanzati di corrispondenza fuzzy per un massimo di 100 milioni di record. DataMatch Enterprise è anche uno dei più veloci sul mercato, pur ottenendo una delle più alte precisioni di corrispondenza.
Ecco alcuni dei vantaggi di Data Ladder:
Strumenti facili da usare
Utile per aziende di ogni dimensione
Semplici processi di pulizia dei dati
Elevata precisione di corrispondenza
8.IBM Infosphere Quality Stage
Proveniente da uno dei più grandi nomi del settore, IBM Infosphere Quality Stage ha lo scopo di supportare la qualità dei dati. È uno degli strumenti di pulizia dei dati più popolari disponibili per supportare la qualità completa dei dati. Consente la facile pulizia e gestione dei database, aiutando anche a creare viste coerenti delle unità più importanti di un’azienda, come clienti, fornitori, prodotti e sedi. Lo strumento di pulizia dei dati è particolarmente utile per big data, business intelligence, gestione dei dati master e data warehousing.
Ecco alcuni dei vantaggi di IBM Infosphere Quality Stage:
Supporta la qualità dei dati completa
Facile pulizia e gestione del database
Utile per big data e business intelligence
Governance dell’informazione
9.Cloudingo
Il clouding è un’altra grande opzione quando si tratta di strumenti di pulizia dei dati. Lo strumento gestisce automaticamente la pulizia e la gestione dei dati di Salesforce. È uno strumento semplice che consente anche di eliminare voci obsolete, automatizzare in base a una pianificazione e aggiornare i record in blocco. Cloudingo può essere utilizzato da aziende di tutte le dimensioni.
Ecco alcuni dei vantaggi di Cloudingo:
Automatizzato
Semplice da usare
Elimina le voci obsolete e indesiderate
Utile per aziende di tutte le dimensioni
10.Quadient Data Cleaner
L’ultimo strumento della nostra lista è Quadient Data Cleaner, che è un potente motore di profilazione dei dati. Analizza la qualità dei dati per migliorare i processi decisionali delle aziende. Lo strumento può fare affidamento sulla logica fuzzy per rilevare la duplicazione e creare una singola versione e consente inoltre di rilevare modelli, valori mancanti, set di caratteri e molte altre proprietà in un set di dati.
Ecco alcuni dei vantaggi di Quadient Data Cleaner:
Motore di profili dati potente
Analizza la qualità dei dati
Uso della logica fuzzy
Rileva molte proprietà nel set di dati
