Datakwaliteit tools
Datakwaliteit is van cruciaal belang voor organisaties die grote hoeveelheden data produceren en gebruiken, zoals we in onze vorige blog hebben beschreven. Voor bedrijfsbreed datakwaliteit management is een speciale datakwaliteit tool nodig om ervoor te zorgen dat de data geschikt is voor het beoogde doel. Deze blog beschrijft waarom je een datakwaliteit tool nodig hebt, welke mogelijkheden je moet zoeken in een datakwaliteit tool en belicht drie verschillende datakwaliteit tools van verschillende aanbieders.
Kwaliteit in een digitale wereld beoordelen
Net als productiebedrijven, die hun producten zorgvuldig inspecteren om er zeker van te zijn dat ze aan de kwaliteitsnormen voldoen voordat ze de consument bereiken, moeten organisaties die datagestuurd willen zijn de kwaliteit van hun data zorgvuldig beoordelen. Net zoals een fout in een fysiek product can leiden tot grote gevolgen voor een bedrijf, kan inaccurate of inconsistente data leiden tot slechte analyses, verkeerde beslissingen en uiteindelijk tot een beschadigde reputatie.
Echter, in tegenstelling tot tastbare producten waarvan de gebreken vaak zichtbaar of gemakkelijk detecteerbaar zijn, zijn de uitdagingen van het identificeren van data issues veel complexer. Om ervoor te zorgen dat data geschikt is voor het beoogde doel en aansluit bij de behoeften van dataconsumenten, is het essentieel om de kwaliteit ervan te beoordelen en te monitoren. Zonder systematische meting en evaluatie kunnen verborgen onnauwkeurigheden, duplicaties, inconsistenties en gaten binnen datasets onopgemerkt blijven, waardoor mogelijk de hele basis van besluitvormingsprocessen wordt ondermijnd.
Het monitoren van datakwaliteit houdt in dat de juiste tools worden ingezet om voortdurend toezicht te houden op de datakwaliteit. Datakwaliteit tools zoals Collibra Data Quality, Informatica of Soda zijn onmisbare tools waarmee organisaties de datakwaliteit systematisch kunnen meten, bewaken en verbeteren.
Drie veelvoorkomende functionaliteiten
De meest voorkomende functionaliteiten die worden geboden door datakwaliteit tools zijn profiling, rule enforcement en dashboarding.
Datakwaliteit Profiling
Profiling dient als steunpilaar in het datakwaliteitsproces door essentiële statistieken te verstrekken over verschillende data attributes. Profiling biedt inzicht in basis data attributen zoals datatypes en percentages van nulwaarden of lege velden. Door het vinden van het gemiddelde, de maximum- en minimumwaarden, evenals kwartielen, wordt de verdeling van numerieke waarden beschreven. Profiling wordt gebruikt om basismetingen vast te stellen en om afwijkingen op te sporen.
Datakwaliteits Regels
Business rules geven richting aan organisatorische activiteiten en kunnen worden omgezet in datakwaliteit regels om de kwaliteit van data te beoordelen. In combinatie met datakwaliteit dimensies bieden deze regels een gestructureerd kader om aspecten zoals nauwkeurigheid, compleetheid, consistentie en actualiteit van data te evalueren. Deze afstemming zorgt ervoor dat data betrouwbaar en bruikbaar blijft, wat bijdraagt aan geïnformeerde besluitvorming. Datakwaliteit tools stellen gebruikers in staat om de kwaliteit van hun data te controleren op basis van hun zelfgedefinieerde regels.
Datakwaliteit Dashboarding
Bij het meten van de datakwaliteit is het handig als een datakwaliteit tool de bevindingen kan weergeven op een dashboard. Een datakwaliteit dashboard moet een beknopte maar volledige samenvatting bieden van de kwaliteit van de gemeten data. Het moet ook foutieve gegevens identificeren, zodat data stewards defecten kunnen analyseren en een startpunt kunnen vinden voor het herstellen van data. De meeste datakwaliteit tools worden geleverd met een kant-en-klaar dashboard, veel daarvan staan gebruikers toe om ook hun eigen dashboards te bouwen.
Datakwaliteit tool spotlight
Er zijn verschillende datakwaliteit tools op de markt. In dit gedeelte behandelen we drie datakwaliteit tools van bekende aanbieders: Collibra, Informatica en Soda. We hebben drie unieke sterke punten van elke tool uitgelicht!
Collibra Data Quality & Observability is de datakwaliteit tool van Collibra. Het omvat profling, eigen datakwaliteit rules, datapijplijn monitoring en datakwaliteit dashboarding, waardoor het een solide tool voor datakwaliteit is. Collibra DQ kan worden aangesloten op een groot aantal databases en file storage-systemen, waardoor het in de meeste datalandschappen kan worden ingezet. Collibra DQ onderscheidt zich op een paar gebieden:
- Machine learning-gebaseerde, automatische regels. Collibra DQ heeft de mogelijkheid om data in de loop van de tijd te monitoren en te leren over het gedrag van datasets. Op basis van dit gedrag genereert het automatisch een groot aantal datakwaliteit regels. Dit bespaart veel tijd die anders besteed zou worden aan het handmatig schrijven van datakwaliteit regels. Collibra DQ detecteert en rapporteert automatisch gegevens die deze automatische regels overtreden.
- SQL-gebaseerde eigen regels. In Collibra DQ worden datakwaliteit regels geschreven in SQL, een veelgebruikte taal voor het query’en van databases. Dit maakt het schrijven van datakwaliteit regels toegankelijk voor iedereen die de basis van SQL kent. Collibra DQ heeft een AI-functionaliteit die gebruikers helpt bij het schrijven van regels, hoewel deze functie momenteel nog in bèta is.
- Integratie met het Collibra Data Intelligence Platform. Collibra DQ integreert goed met het hoofdproduct van Collibra, het Data Intelligence Platform. Datakwaliteit scores die gemeten zijn in Collibra DQ kunnen worden gekoppeld aan de desbetreffende assets in de datacatalogus van Collibra DIP, waardoor de datakwaliteit zichtbaar wordt voor gebruikers die de catalogus bekijken. Collibra werkt eraan om deze integratie verder te ontwikkelen in 2024. Voor organisaties die Collibra DIP al gebruiken en een tool voor datakwaliteit willen implementeren, is Collibra DQ de beste keuze.
Informatica Cloud Data Quality biedt organisaties de tools die ze nodig hebben om hun datakwaliteit effectief en in real-time te beheren en te verbeteren, zodat ze weloverwogen beslissingen kunnen nemen en waardevolle inzichten kunnen verkrijgen. Hier zijn drie opvallende mogelijkheden waarmee het zich onderscheidt:
- Geavanceerde data profiling en beoordeling: Het platform biedt robuuste data profiling tools, waarmee organisaties diepgaand inzicht kunnen krijgen in de kwaliteit van hun data. Door data uit meerdere bronnen te analyseren, helpt het inconsistenties, onnauwkeurigheden en afwijkingen te identificeren. Met behulp van intuïtieve dashboards en visualisatiefuncties kunnen gebruikers de statusvan hun data uitgebreid beoordelen, zodat ze verbeterpunten effectief kunnen prioriteren.
- Efficiënte standaardisatie en opschoning van data: Informatica Cloud Data Quality blinkt uit in het automatisch standaardiseren en opschonen van data met behulp van de uitgebreide bibliotheek met vooraf opgestelde regels en algoritmen. Of het nu gaat om het corrigeren van fouten, verwijderen van duplicaten of het waarborgen van naleving van data governance policies, het platform stroomlijnt het proces van het verbeteren van de datakwaliteit. Het biedt uitgebreide ondersteuning voor ongestructureerde data parsing, het valideren van adressen en het afdwingen van gestandaardiseerde formaten, zodat data over de hele linie nauwkeurig en consistent blijven.
- Real-time monitoring en herstel: Een van de sterke punten van Informatica Cloud Data Quality is de mogelijkheid om de datakwaliteit in real-time te monitoren en proactief maatregelen te nemen om deze te herstellen. Door continue monitoring en alerts kunnen organisaties problemen met de datakwaliteit identificeren zodra deze zich voordoen, waardoor de invloed op de bedrijfsvoering tot een minimum wordt beperkt. Het platform stelt gebruikers in staat om thresholds in te stellen en herstel workflows te automatiseren, zodat de standaarden voor datakwaliteit in de loop van de tijd consistent worden gehandhaafd.
- Breed scala aan integraties. Soda heeft een breed scala aan integraties, niet alleen met data warehouses, maar ook met data pipeline tools zoals Airflow en visualisatietools zoals Tableau. Deze flexibiliteit maakt Soda gemakkelijk te integreren met de bestaande data stacks van data-gedreven organisaties.
- SodaGPT maakt gebruik van AI om niet-technische gebruikers te helpen bij het schrijven van regels. Als het gaat om het benutten van AI om niet-technische gebruikers te helpen bij het schrijven van datakwaliteit regels, is Soda zeker een voorloper. SodaGPT neemt natural language als input en biedt datakwaliteit controles in Soda Checks Language (SodaCL), Soda’s eigen taal voor datakwaliteit controles. Dit maakt het schrijven van datakwaliteit regels toegankelijk voor een breder publiek, terwijl het tegelijkertijd de workflow van ervaren data stewards en engineers versnelt.
- Samenwerking op het gebied van datakwaliteit. Soda biedt in-tool discussieforums om samenwerking tussen data engineers en data owners te versoepelen. Bovendien omvatten de integraties ook samenwerkingstools zoals Slack, Microsoft Teams en Jira. Een specifiek probleem met de datakwaliteit in Soda kan bijvoorbeeld worden gekoppeld aan een probleem in Jira, waardoor organisaties hun bestaande workflows voor incidentbeheer in Jira kunnen gebruiken voor het beheer van de datakwaliteit.
Implementatie van een datakwaliteit tool
Het implementeren van een datakwaliteit tool is vaak niet eenvoudig. Clever Republic brengt expertise op het gebied van datakwaliteit met zich mee en kan je helpen bij het selecteren van de tool die past bij de behoeften van je organisatie. We bieden niet alleen advies, maar implementeren ook samen met onze klanten datakwaliteit frameworks en tools. Wil je meer weten? Neem contact met ons op!
