Die 5 Schritte des „Data Profiling”

Beim Data Profiling handelt es sich um weitgehend automatisierte Prozesse, mit denen sich die Qualität von Daten im Hinblick auf Struktur, Eindeutigkeit und Konsistenz analysieren und bewerten lässt. Data Profiling behebt jedoch keine Qualitätsprobleme der Daten.

Das Hauptziel des Data Profilings ist es, Daten systematisch nach Fehlern, Inkonsistenzen und Defiziten hin zu untersuchen.

data profiling

 

Ein typischer Ablauf besteht aus 5 Schritten:

  1. Der Integration der Daten (Integration)
  2. Der Analyse der integrierten Daten (Analysis)
  3. Der Darstellung der Ergebnisse (Presentation)
  4. Der fachlichen Bewertung der Ergebnisse (Evaluation)
  5. Der Beurteilung des Gesamtzustands (Assessment)

 

Für den Vorgang bieten sich vor allem folgende Data Profiling-Tools an:

Anbieter BI Business Intelligence-Werkzeug Kurzbeschreibung
Dataflux DfPower Studio Verarbeitet Millionen Datensätze auf jeder beliebigen relationalen Standard-Datenbank
Datras ADO Profiler Differenz- und Datenanalyse von Tabellen
Fuzzy! Informatik Dime „Data Quality Investigation and Measurement Environment“ -regelbasierte Messung und Überwachung von Datenqualität und Tool zur Steuerung von Verbesserungen
Informatica PowerCenter Profiling Option Data Profiling Modul von PowerCenter

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