Çevrimdışı veri temizleme araçları hakkında bilgiye bu yazımızda ulaşabilirsiniz. Veri İşlevsel Katmanı olan depolamadan sonraki adım ise Veri Temizleme İşlemidir.
Büyük Veri hakkında konuştuğumuzda, ister iş verileri isterse kişisel veriler olsun, verilerin endişe verici bir oranda büyüdüğü kendiliğinden açıklayıcıdır. Gerçeklere göre hareket edersek, dünyada her gün 2.5 Quintillion Byte Data üretiliyor. Bu veriler ayrıca, içgörüler için madenciliğe başlamadan önce kaldırmamız gereken tekrarlayan ve hatalı kayıtlara sahiptir. Hatalı Veriler, yanlış varsayımlara ve nihayetinde projenin başarısızlığına yol açan analizlere yol açar.
Çevirimdışı Veri Temizleme, belirli bir veritabanındaki hatalı kayıtları düzeltme ve (gerekirse) ortadan kaldırma sürecinin adıdır. Veri temizlemenin amacı, belirli bir veri kümesinin doğru ve sistemdeki diğer kümelerle tutarlı olduğundan emin olmak için bunları değiştirmek veya silmek için Kirli Verileri tespit etmektir.
Çeşitli Veri Temizleme araçları vardır. İyi bir veri temizleme aracı, veritabanınızı yinelenen veriler, hatalı girişler ve yanlış bilgilerden temizlemenize yardımcı olur. Bu araçlar, kullanıldığı ortama bağlı olarak aşağıdaki kategorilere ayırır:
- Çevrimdışı Veri Temizleme Araçları
- Bulut Tabanlı Veri Temizleme araçları
- Salesforce Verileri için Veri Temizleme araçları.
Bu blog size bazı iyi çevrimdışı Veri Temizleme Araçları hakkında bilgi verecektir.
İçerik konuları
En İyi Çevrimdışı Veri Temizleme Araçları;
1. Drake
Drake, komut yürütmeyi veriler ve bağımlılıkları etrafında organize eden, kullanımı kolay, genişletir, metin tabanlı veri iş akışı aracıdır. Veri işleme adımları, girdileri ve çıktıları ile birlikte tanımlanır. Bağımlılıkları otomatik olarak çözer ve iş akışını kontrol etmek için zengin seçenekler sunar. Birden çok giriş ve çıkışı destekler ve yerleşik HDFS desteğine sahiptir.
2. OpenRefine
Eskiden Google Refine olarak adlandırılan OpenRefine, dağınık verilerle çalışmak için bağımsız bir açık kaynaklı güçlü masaüstü uygulamasıdır. Veri temizleme özelliği, yani veri temizleme ve bir biçimden diğerine veri dönüştürme özelliği sunar. Elektronik tablo uygulamasına benzer, ancak daha çok bir veritabanı gibi davranır.
İlişki veritabanı tablolarına benzer veriler üzerinde çalışır, yani sütunların altında hücreler bulunan veri satırlarında çalışır. Bir OpenRefine projesi bir tablodur. Kullanıcılar, çeşitli filtreleme kriterlerini kullanarak satırların görünümünü değiştirir. Bir veri setinde gerçekleştirilen tüm eylemler bir projede saklanır ve başka bir veri setinde tekrar oynatır.
3. Trifacta Wrangler
Bu araçlar, Veri Wrangling sürecinde bize yardımcı olur. Veri tartışması, yarı otomatik araçlar yardımıyla verilerin daha uygun bir şekilde tüketilmesine izin veren verileri bir ham formdan başka bir formata manuel olarak dönüştürme veya haritalama süreci olarak gevşek bir şekilde tanımlanır.
Wrangler, kuruluşların çeşitli verilerden nasıl değer elde ettiğini önemli ölçüde geliştirir. Trifecta wrangler ile veri görselleştirme, makine öğrenimi, insan-bilgisayar etkileşimi ve veri işleme alanlarındaki en son teknikleri kullanarak analistlerin verileri nasıl faydalı hale getirdiğine dair yeni bir yaklaşım uygulandı. Biçimlendirmeye daha az, verileri analiz etmeye daha fazla zaman harcamak gibi basit bir amaçları vardır. Dağınık, gerçek dünya verilerinin, analiz araçları için veri tablolarına etkileşimli olarak dönüştürülmesine olanak tanır.
4. Data Cleaner (Veri Temizleme)
Veri temizleyici, bir veri kalitesi analiz uygulaması ve Veri Kalitesi Çözümleri için bir çözüm platformudur. Çekirdeği, genişletir ve böylece veri temizleme, dönüştürme, zenginleştirme, DE çoğaltma, eşleştirme ve birleştirme ekleyen güçlü bir profil oluşturma motorudur. Bunun bazı özellikleri aşağıdaki gibidir:
- Veri değerlerinizin kalıplarını, eksik değerleri, karakter kümelerini ve diğer özelliklerini bulun.
- İsim ve adres doğrulamaları ile iletişim bilgilerinizi temizleyin.
- Bulanık mantık ve yapılandırılabilir ağırlıklar ve eşikler kullanarak kopyaları tespit eder. Ve nihayet bunun tek bir versiyonunu kullanın.
- Kendi temizleme kurallarınızı oluşturun ve bunları çeşitli kullanım senaryoları ve hedef veritabanları halinde oluşturun.
5. Winpure Clean ve Match
Veri Kalitesi kontrolü, bir projenin veya kampanyanın genel başarısının arkasındaki en önemli faktördür. İş veya tüketici verilerinin doğruluğunu artırır. Ayrıca özel olarak tasarlanmış bir veri temizleme ve eşleştirme paketidir. Posta listelerini, veritabanlarını, elektronik tabloları ve CRM’leri temizlemek, düzeltmek ve tekilleştirmek için ideal, ödüllü bir yazılım paketidir. Access, Dbase, SQL Server gibi veritabanları ve ayrıca Excel tabloları ve Txt dosyaları için kullanır.
6. TIBCO Clarity
TIBCO Clarity, Web’den size Hizmet Olarak Yazılım şeklinde isteğe bağlı yazılım hizmetleri sunan bir veri hazırlama aracıdır. Farklı kaynaklardan derlenen ham verileri keşfetmek, profilini çıkarmak, temizlemek ve standart hale getirmek için kullanılabilir. Doğru analiz ve akıllı karar verme için iyi kalitede veriler sağlar. Ham verileri yönetmek için TIBCO Clarity’nin özellikleri:
- Eksiksiz bütünleşme
- Veri Keşfi ve Profil Oluşturma
- tekilleştirme
- Adres Standardizasyonu
- Veri Dönüşümü
7. Data Ladder Veri Temizleme
İş kullanıcılarının veri eşleştirme, profil oluşturma, tekilleştirme ve zenginleştirme araçları aracılığıyla verilerinden en iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı olmayı amaçlayan bir veri kalitesi yazılım şirketidir.
Data Match Enterprise paketi, müşteri ve iletişim veri kalitesi sorunlarını çözmek için özel olarak tasarlanmış, oldukça görsel bir masaüstü veri temizleme uygulamasıdır. Data Match Enterprise, fonetik, bulanık, yanlış tuşlanmış ve kısaltılmış varyasyonları algılamak için çok sayıda tescilli ve standart algoritma içerir
Veri Tekilleştirme Yazılımı, kullanımı kolay tek bir yazılım paketinde veri kalitesi, temizleme, eşleştirme ve tekilleştirme yazılımı için eksiksiz bir çözüm sunar.
8. Star DQ Pro
Verilerinizin doğru, orijinal ve güncel olduğundan emin olun. Doğruluk, tamlık, tutarlılık, zaman çizelgeleri, benzersizlik ve geçerlilik gibi veri kalitesinin temel gereksinimlerini ele alır. sunduğu özellikler şunlardır
- Temizleme – kusur türlerini nitelendirir, yorumlarla birlikte temiz olmayan verilerin günlüklerini oluşturur.
- Tekilleştirme – gruplama ve kümeleme, yanlış temsillerin belirlenmesi, devam eden artımlı tekilleştirme.
- İzleme – işlem günlüğü, posta/SMS ile işlem durumu uyarısı, kullanıcı doğrulama.
Veri temizleme, özellikle büyük miktarda veri depolandığında büyük önem taşır. Kirli veriler üzerindeki düzeltici eylemin amacı, herhangi bir hatayı mümkün olduğunca önemsiz hale getirmektir. Veri temizliği düzenli olarak yapılmazsa, hatalar birikebilir ve işin verimliliğinin düşmesine neden olabilir.
Windows MySQL veritabanı nasıl kurulur haberine göz atmanızı öneriyoruz. Artı Star DQ Pro için www.g2.com/products/star-dq-pro/reviews bağlantısını ziyaret edebilirsiniz.
