Che cos'è la profilazione dei dati?
Il data profiling è il processo di esame e analisi dei dati provenienti da fonti informative esistenti per raccogliere statistiche e informazioni sulla struttura, il contenuto e la qualità dei dati. L'obiettivo principale della profilazione dei dati è comprendere e valutare lo stato attuale dei dati, identificare eventuali anomalie o problemi e determinare l'idoneità dei dati per lo scopo previsto. Questo processo è fondamentale per la gestione della qualità dei dati, l'integrazione dei dati e la governance dei dati.
Quali sono le tecniche di profilazione dei dati?
Profilazione delle colonne: Analisi della frequenza di ciascun valore all'interno di una colonna per comprenderne la distribuzione e rilevare i valori anomali o gli schemi insoliti. Verifica della coerenza dei formati e dei modelli di dati (ad esempio, formati di date, numeri di telefono) per garantire la standardizzazione e rilevare le incoerenze.
Individuazione del tipo di dati: Deduzione automatica del tipo di dati di ciascuna colonna (ad esempio, numeri interi, stringhe, date) per identificare i tipi di dati errati o misti.
Analisi della completezza: Determinazione della percentuale di valori mancanti/nulli in ogni colonna per valutare la completezza dei dati e identificare le lacune da colmare.
Profilazione dell'unicità: Conteggio del numero di valori distinti in una colonna per identificare potenziali chiavi primarie e comprendere la variabilità dei dati.
Analisi delle chiavi primarie: Identificazione di colonne o combinazioni di colonne che identificano in modo univoco i record all'interno di un set di dati.
Corrispondenza dei modelli: utilizzo di espressioni regolari per la corrispondenza e la convalida di modelli di dati, come indirizzi e-mail, numeri di previdenza sociale o formati personalizzati.
Analisi del dominio: Verifica che i valori di una colonna rientrino in un insieme predefinito di valori o intervalli accettabili.
Profilazione delle relazioni: Identificare le relazioni tra le tabelle rilevando le colonne che possono fungere da chiavi esterne, facilitando l'integrazione dei dati e i controlli di integrità.
Analisi della ridondanza: Identificazione dei record duplicati all'interno di un set di dati per garantire l'unicità dei dati e ridurre la ridondanza.
Coerenza tra set di dati: Confronto dei valori tra diversi set di dati per garantire l'uniformità e la coerenza, soprattutto nei sistemi integrati.
Analisi statistica: Calcolo delle statistiche di base come media, mediana, deviazione standard e intervallo per i dati numerici per comprendere la distribuzione dei dati e le tendenze centrali.
