Le caratteristiche degli strumenti di qualità dei dati considerano principalmente le dimensioni o le metriche che definiscono la qualità. Queste soluzioni possono supportare alcune o tutte le funzioni menzionate di seguito per fornire risultati finali utili:
Pulizia dei dati: È il processo di rimozione di dati ridondanti, errati e corrotti. A volte è chiamato pulizia o scrubbing dei dati. Essendo una delle fasi critiche nel trattamento dei dati, la maggior parte degli strumenti di qualità dei dati ha questa caratteristica. Alcune delle comuni inesattezze dei dati includono voci errate e valori mancanti.
Standardizzazione dei dati: È un passaggio importante nell'organizzazione dei dati. Comporta la conversione dei dati in un formato comune che rende più facile per gli utenti accedere e analizzare i dati. Questa fase soddisfa uno dei parametri della qualità dei dati: la coerenza. Portare i dati in un formato comune unico assicura che i dati siano coerenti. La standardizzazione dei dati gioca un ruolo chiave nel raggiungere l'accuratezza, che è un altro fattore nella qualità dei dati. Aiuta dando agli utenti accesso ai dati più recenti, puliti e aggiornati.
Profilazione dei dati: La profilazione dei dati è il processo di analisi dei dati, comprensione della struttura dei dati e identificazione dei potenziali progetti per i dati specificati. I dati sono analizzati minuziosamente utilizzando strumenti analitici per rilevare caratteristiche come media, minimo, massimo e frequenza.
Deduplicazione dei dati: È un processo per eliminare copie eccessive di dati e ridurre i requisiti di archiviazione. È anche chiamato compressione intelligente o archiviazione a istanza singola o dedupe dei dati.
Validazione dei dati: Questa caratteristica assicura che la qualità e l'accuratezza dei dati siano in atto. Nei sistemi automatizzati, c'è una supervisione umana minima o quasi nulla quando i dati vengono inseriti. Questo rende essenziale verificare che i dati inseriti siano corretti. I tipi comuni di validazione dei dati includono controllo dei dati, controllo del codice, controllo dell'intervallo, controllo del formato e controllo della coerenza. Ci sono anche alcune regole di qualità dei dati definite per le piattaforme di gestione dei dati.
Estrazione, trasformazione e caricamento (ETL): Quando le organizzazioni avanzano nella strategia tecnologica, i dati dai sistemi esistenti vengono trasferiti ai nuovi sistemi. L'ETL costituisce un compito vitale del processo di migrazione dei dati. L'obiettivo finale è mantenere la qualità dei dati per i dati che vengono migrati. L'ETL si colloca al terzo posto nelle fasi del ciclo di vita della qualità dei dati. Altre fasi sono valutazione della qualità, progettazione della qualità e monitoraggio. Comporta l'estrazione dei dati dalle fonti di dati, la trasformazione deduplicandoli e il caricamento nel database di destinazione.
Gestione dei dati master (MDM): Questa caratteristica gestisce dati di qualità organizzando, centralizzando e arricchendo i dati. Include dati non transazionali come dati dei clienti e dati dei prodotti. L'MDM è importante per la gestione dei dati aziendali.
Arricchimento dei dati: Questa caratteristica è il processo di miglioramento del valore e dell'accuratezza dei dati integrando dati interni ed esterni con le informazioni esistenti.
Catalogo dei dati: Il catalogo dei dati ospita dati e metadati per aiutare gli utenti nella scoperta dei dati. Gli strumenti di monitoraggio della qualità dei dati hanno questa caratteristica per aumentare la trasparenza nei flussi di lavoro.
Data warehousing: Il data warehousing si concentra sull'unificazione dei dati da varie fonti di dati. Assicura la qualità dei dati aziendali migliorando l'accuratezza dei dati.
Parsing dei dati: I dati di solito sono conformi a formati specifici. Ad esempio, indirizzo, numero di telefono e indirizzo email hanno tutti modelli di dati. Il parsing aiuta con tali verifiche degli indirizzi e anche se i numeri di telefono sono conformi ai modelli.
Altre caratteristiche del software di qualità dei dati: Capacità ERP e Capacità File.
