As características das ferramentas de qualidade de dados consideram principalmente as dimensões ou métricas que definem a qualidade. Essas soluções podem suportar algumas ou todas as funções mencionadas abaixo para fornecer resultados finais úteis:
Limpeza de dados: É o processo de remoção de dados redundantes, incorretos e corrompidos. Às vezes é referido como limpeza ou depuração de dados. Sendo uma das etapas críticas no processamento de dados, a maioria das ferramentas de qualidade de dados possui esse recurso. Algumas das imprecisões comuns nos dados incluem entradas incorretas e valores ausentes.
Padronização de dados: É um passo importante na organização dos dados. Envolve converter dados em um formato comum, o que facilita o acesso e a análise dos dados pelos usuários. Esta etapa cumpre um dos parâmetros da qualidade dos dados — consistência. Trazer os dados para um único formato comum garante que os dados sejam consistentes. A padronização de dados desempenha um papel fundamental na obtenção de precisão, que é outro fator na qualidade dos dados. Ajuda ao dar aos usuários acesso aos dados mais recentes, limpos e atualizados.
Perfilagem de dados: A perfilagem de dados é o processo de analisar dados, entender a estrutura dos dados e identificar os projetos potenciais para os dados especificados. Os dados são minuciosamente analisados usando ferramentas analíticas para detectar características como média, mínimo, máximo e frequência.
Desduplicação de dados: É um processo para eliminar cópias excessivas de dados e reduzir os requisitos de armazenamento. Também é chamado de compressão inteligente ou armazenamento de instância única ou deduplicação de dados.
Validação de dados: Este recurso garante que a qualidade e a precisão dos dados estejam em vigor. Em sistemas automatizados, há supervisão humana mínima ou quase nenhuma quando os dados são inseridos. Isso torna essencial verificar se os dados inseridos estão corretos. Tipos comuns de validação de dados incluem verificação de dados, verificação de código, verificação de intervalo, verificação de formato e verificação de consistência. Também existem certas regras de qualidade de dados definidas para plataformas de gestão de dados.
Extração, transformação e carregamento (ETL): Quando as organizações avançam na estratégia de tecnologia, os dados dos sistemas existentes são transferidos para os novos sistemas. O ETL forma uma tarefa vital do processo de migração de dados. O objetivo final é manter a qualidade dos dados que estão sendo migrados. O ETL ocupa o terceiro lugar nas fases do ciclo de vida da qualidade dos dados. Outras fases são avaliação de qualidade, design de qualidade e monitoramento. Envolve extrair dados das fontes de dados, transformá-los por meio de deduplicação e carregá-los no banco de dados de destino.
Gestão de dados mestres (MDM): Este recurso gerencia dados de qualidade organizando, centralizando e enriquecendo dados. Inclui dados não transacionais, como dados de clientes e dados de produtos. O MDM é importante para a gestão de dados empresariais.
Enriquecimento de dados: Este recurso é o processo de aumentar o valor e a precisão dos dados integrando dados internos e externos com as informações existentes.
Catálogo de dados: O catálogo de dados hospeda dados e metadados para ajudar os usuários na descoberta de dados. As ferramentas de monitoramento de qualidade de dados possuem esse recurso para aumentar a transparência nos fluxos de trabalho.
Armazenamento de dados: O armazenamento de dados foca na unificação de dados de várias fontes de dados. Garante a qualidade dos dados empresariais ao melhorar a precisão dos dados.
Análise de dados: Os dados geralmente são conformados a formatos específicos. Por exemplo, endereço, número de telefone e endereço de e-mail têm padrões de dados. A análise ajuda com tais verificações de endereço e também se os números de telefone estão conformes aos padrões.
Outras características do software de qualidade de dados: Capacidades de ERP e Capacidades de Arquivo.
