Video: Cách giải phóng cả GB bộ nhớ trong cho iPhone 2025
Nhận được quan điểm đúng về chất lượng dữ liệu có thể rất thách thức trong thế giới dữ liệu lớn. Với phần lớn các nguồn dữ liệu lớn, bạn cần phải giả định rằng bạn đang làm việc với dữ liệu không sạch sẽ. Trên thực tế, sự dư thừa dữ dội của dữ liệu dường như ngẫu nhiên và bị ngắt kết nối trong các luồng dữ liệu truyền thông xã hội là một trong những điều làm cho nó trở nên hữu ích cho các doanh nghiệp.
Bạn bắt đầu bằng cách tìm kiếm petabytes dữ liệu mà không biết những gì bạn có thể tìm thấy sau khi bạn bắt đầu tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu. Bạn cần chấp nhận thực tế là sẽ có nhiều tiếng ồn trong dữ liệu. Chỉ bằng cách tìm kiếm và kết hợp mô hình mà bạn sẽ có thể tìm thấy một số tia lửa của sự thật giữa một số dữ liệu rất dơ bẩn.
Giai đoạn 1: Tìm các mẫu trong dữ liệu lớn mà không quan tâm đến chất lượng dữ liệu.
Giai đoạn 2:
Sau khi bạn xác định được mô hình của mình và thiết lập các kết quả quan trọng đối với doanh nghiệp, hãy áp dụng các tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu tương tự mà bạn áp dụng cho các nguồn dữ liệu truyền thống của mình. Bạn muốn tránh thu thập và quản lý dữ liệu lớn không quan trọng đối với doanh nghiệp và có thể sẽ làm hỏng các phần tử dữ liệu khác trong Hadoop hoặc các nền tảng dữ liệu lớn khác. Khi bạn bắt đầu kết hợp kết quả phân tích dữ liệu lớn vào quá trình kinh doanh của bạn, nhận ra rằng dữ liệu chất lượng cao là điều thiết yếu để một công ty đưa ra quyết định kinh doanh lành mạnh. Điều này đúng với dữ liệu lớn cũng như dữ liệu truyền thống.
Ví dụ: một kho dữ liệu có thể sử dụng hai dòng cho địa chỉ của khách hàng và một kho dữ liệu khác có thể sử dụng một dòng. Sự khác biệt trong cách dữ liệu được đại diện có thể dẫn đến thông tin không chính xác về khách hàng, chẳng hạn như một khách hàng được xác định là hai khách hàng khác nhau.
Một công ty có thể sử dụng hàng chục biến thể của tên công ty khi mua sản phẩm.Phần mềm chất lượng dữ liệu có thể được sử dụng để xác định tất cả các biến thể của tên công ty trong các kho dữ liệu khác nhau và đảm bảo rằng bạn biết tất cả mọi thứ mà khách hàng này mua từ doanh nghiệp của bạn.
Quá trình này được gọi là
cung cấp một cái nhìn duy nhất về khách hàng hoặc sản phẩm. Phần mềm chất lượng dữ liệu phù hợp với dữ liệu trên các hệ thống khác nhau và dọn dẹp hoặc xóa dữ liệu dư thừa. Quy trình chất lượng dữ liệu cung cấp cho doanh nghiệp thông tin dễ sử dụng, giải thích và hiểu hơn. Công cụ định hình dữ liệu được sử dụng trong quy trình chất lượng dữ liệu để giúp bạn hiểu nội dung, cấu trúc và điều kiện của dữ liệu. Họ thu thập thông tin về các đặc tính của dữ liệu trong cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu khác để bắt đầu quá trình chuyển dữ liệu thành một hình thức đáng tin cậy hơn. Các công cụ phân tích dữ liệu để xác định lỗi và sự không nhất quán.
Họ có thể điều chỉnh các vấn đề này và sửa lỗi. Các công cụ kiểm tra các giá trị chấp nhận được, các mẫu và phạm vi và giúp xác định các dữ liệu chồng chéo. Ví dụ, quá trình profiling dữ liệu kiểm tra xem dữ liệu có phải là alpha hay numeric. Các công cụ cũng kiểm tra các phụ thuộc hoặc để xem dữ liệu liên quan đến dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu khác như thế nào.
Công cụ định dữ liệu cho dữ liệu lớn có chức năng tương tự như công cụ định dữ liệu cho dữ liệu truyền thống. Công cụ định dữ liệu cho Hadoop sẽ cung cấp cho bạn các thông tin quan trọng về dữ liệu trong các cụm Hadoop. Những công cụ này có thể được sử dụng để tìm kiếm các trận đấu và loại bỏ các bản sao. Do đó, bạn có thể đảm bảo rằng dữ liệu lớn của bạn nhất quán. Các công cụ Hadoop như HiveQL và Pig Latin có thể được sử dụng cho quá trình chuyển đổi.
