Perfilar datos es fácil
Analizar y comprender

Comprenda sus datos con perfiles de datos avanzados

Antes de limpiar, cotejar o fusionar datos, es necesario comprenderlos. El módulo de perfilado de datos de Match Data Pro le ofrece información detallada sobre la calidad, estructura y coherencia de sus conjuntos de datos, para que pueda tomar medidas con conocimiento de causa. Desde los valores que faltan hasta las anomalías de formato, hacemos visibles los problemas invisibles.

El Panel MDP muestra su Perfil de Datos: Total de registros 739 (azul), Puntuación total 30 (rojo), Tiempo total 28 segundos (amarillo). A continuación se muestran las puntuaciones de Exactitud 0/50, Unicidad 5/30, Conformidad 20/20 y Precisión. Match Data Pro

Problemas comunes de calidad de datos

Entre los problemas de datos más comunes detectados durante la elaboración de perfiles de datos se incluyen los valores que faltan, los formatos no válidos, los tipos de datos incoherentes y los duplicados. La identificación temprana de estos problemas ayuda a mejorar la limpieza de datos y aumenta la precisión de cualquier cotejo difuso difusa. Una herramienta de cotejo de datos o un software de cotejo de datos fiables empiezan por un perfilado exhaustivo.

Ventajas de perfilar los datos antes de limpiarlos

MDP Un gráfico de perfil de datos Senzing con tres secciones: Recuentos (Detección de patrones, Longitud máxima, Nulo, Relleno), Caracteres (Números, Sólo números, Letras, Sólo letras, Números y letras) y Comprobaciones adicionales (Coincidencia difusa, Detección de valores atípicos). Coincidir datos Pro
MDP Una tabla Senzing muestra las columnas de datos de contacto (nombre, apellidos e inicial del segundo nombre) con recuentos de filas, valores distintos e histogramas para obtener información sobre el perfil de los datos y facilitar la limpieza de datos. Match Data Pro

Identificar duplicados

1: Las filas distintas pueden indicarle rápidamente cuánta duplicación tiene en una columna.

2: Los histogramas también facilitan la visualización de los valores repetitivos contenidos en una columna.

Garantizar la coherencia de los datos antes de limpiarlos

MDP Una tabla que muestra los tipos de datos, los formatos de fecha, el recuento de entradas válidas e inválidas y el porcentaje de validez. La mayoría de los tipos de datos son cadenas con formato de fecha N/A; uno utiliza un formato específico. Coincidencia de datos Pro
MDP Una tabla que muestra un Perfil de Datos con seis columnas -Mín, Máx, Media, Mediana, Modo y Extremo- muestra principalmente valores N/A. Algunas filas, útiles para Fuzzy Data Matching en Senzing, contienen fechas formateadas como aaaa/mm/dd. Comparar datos Pro

Encuentra tendencias fácilmente

1: Perfil estadístico para valores numéricos y de cadena.

2: Identifique fácilmente los valores mínimo, máximo, medio, mediano, moda y extremos en cada columna.

Detección de patrones y formatos

Descubra patrones ocultos y formatos no estándar en nombres, direcciones, números de teléfono, correos electrónicos y mucho más. Match Data Pro utiliza análisis basados en expresiones regulares y diccionarios personalizados para detectar incoherencias estructuradas, como mayúsculas frente a minúsculas, delimitadores mal colocados o combinaciones de palabras inusuales, para que pueda normalizar sus datos con confianza antes de ejecutar cualquier herramienta de correspondencia de datos u operación de limpieza.

Calificación de la calidad de los datos

Cada conjunto de datos recibe una puntuación de calidad basada en la integridad, coherencia, unicidad y conformidad. Esta puntuación le ayuda a evaluar rápidamente la salud general de sus datos y a priorizar las tareas de limpieza. Con el sistema de puntuación de Match Data Pro, puede realizar un seguimiento de las mejoras a lo largo del tiempo y garantizar mejores resultados de su software de correspondencia difusa o de correspondencia de datos.

Perfiles de datos - Escanee, puntúe y comprenda sus datos

Obtenga un rápido recorrido sobre cómo Match Data Pro perfila sus datos, detectando nulos, incoherencias, formatos no válidos y mucho más. Vea cómo la creación de perfiles prepara el terreno para una limpieza de datos eficaz y una correspondencia difusa precisa.