数据质量工具的功能在于对业务数据进行检查和分析，以此来判断这些数据是否能够支持业务决策的制定。
换言之，随着云环境日益复杂，数据质量管理在数据中心显得尤为重要。
你需要一种有效的方法来清理、管理和分析来自各种渠道的数据，包括社交媒体、日志、物联网设备、电子邮件和数据库等。
这正是数据质量工具的用武之地。
这些工具能够修正数据中出现的错误，例如格式不正确、拼写错误等，并删除不必要的数据。此外，它们还能实施规则，避免因数据不一致而造成的损失，并实现流程自动化，从而提高公司的收入和生产力。
接下来，让我们一起深入了解数据质量的含义，探讨其目的和共同特征，并了解一些最佳的数据质量工具。
什么是数据质量？
数据质量是指衡量数据价值的标准，其考量因素包括完整性、可靠性、一致性和准确性等。对数据质量进行评估，对于企业发现错误、消除不一致、以及显著节省成本至关重要。
数据质量流程涵盖数据摄取、数据剖析、数据解析、数据清洗、标准化、数据匹配、数据执行、重复数据删除、数据合并，以及最终的数据导出等环节。
为什么数据质量工具不可或缺？
许多组织的成功，很大程度上取决于其使用的数据质量。高质量的数据能够提供值得信赖的洞察力，并应用于业务流程和决策中，从而减少资源浪费，提高组织的效率和盈利能力。
然而，如果不使用高质量的数据，会发生什么呢？
如果使用了错误或不良的数据，可能会对业务造成严重影响。你可能会基于不准确、不完整或不可靠的数据做出错误的业务决策、战略规划和分析。
不准确的数据可能会导致诸多问题，例如客户地址错误、客户记录不完整、销售损失、财务报告不正确等等。 因此，你的企业可能会在资金和声誉方面遭受巨大损失。
这就是为什么使用高质量的数据对每个企业来说都是明智之举，而数据质量工具恰恰能够帮助你实现这一目标。
它将帮助你维护高质量的数据，使你能够满足各种国际和本地监管要求。总体而言，借助优秀的数据质量软件和准确可靠的数据，你将能够提高业务的敏捷性和效率。
数据质量软件的共同特点
数据质量解决方案提供了一系列程序和流程，以确保企业在需要时可以使用有价值的数据。这有助于提高生产力、可靠性和稳定性。
以下是数据质量工具的一些常见功能：
- 合法性和有效性
- 高准确率
- 与适当的及时性相关
- 一致性和可靠性
- 全面性和完整性
- 唯一性和粒度
- 可访问性和可用性
- 数据标准化和重复数据删除
- 数据分析和发现
- 清洁和整合
如何选择最佳的数据质量工具？
选择正确的数据质量解决方案对于企业做出更明智的决策至关重要。由于市场上有许多数据质量工具，选择最佳的工具可能会让人感到困惑。因此，在选择数据质量工具时，请记住以下几点：
- 确定业务中的数据挑战
- 了解哪些数据质量工具对你的组织有益，能够解决这些挑战
- 了解各种数据清理工具的优缺点，以便做出决策
- 检查定价计划，并选择在预算范围内的工具。你也可以在付费购买之前试用免费版本。
接下来，让我们了解一些最佳的数据质量工具及其功能和优势。
Talend
使用 Talend 为你的业务获取最佳的数据质量解决方案。它通过图形和统计表示，帮助你快速识别质量问题、发现模式和异常情况。
该工具能够帮助你轻松地清理、标准化和分析系统中的数据。Talend 还可以在数据流经处理过程时解决数据质量问题。它拥有一个方便业务和技术用户的自助服务界面。
Talend 确保在集成过程中始终提供可信的数据，从而有效地提高销售业绩并降低成本。内置的 Talend 信任评分提供即时、可操作和可解释的置信度评估，以便区分已清理的数据集和需要清理的数据。
Talend 使用支持机器学习的验证、标准化和重复数据删除功能，自动清理传入的数据。该工具通过将数据与外部来源的详细信息（例如商业标识或邮政编码）相结合，来丰富你的数据。
你可以有选择地与信任的用户协作并共享数据，而不会将个人信息暴露给未经授权的用户。Talend 通过屏蔽敏感数据来保护隐私，并确保遵守外部和内部数据隐私和保护法规。
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OpenRefine
OpenRefine (曾用名 Google Refine) 是一款强大的工具，用于处理杂乱的数据、清理数据以及在不同格式之间转换数据。你甚至可以使用外部数据和网络服务来扩展你的数据。
OpenRefine 会在你的系统中保护数据的隐私，直到你决定协作或共享。它拥有超过 15 种语言版本，并且是《科学与社会守则》的一部分。你可以使用 OpenRefine 快速探索大量数据。
在 OpenRefine 的帮助下，你可以轻松地扩展数据集，并将其与多个网络服务连接起来。一些网络服务允许 OpenRefine 将清理后的数据上传到数据库，例如 Wikidata。它还能帮助你清理和转换数据。
你可以在导入不同格式的数据时，应用高级单元格转换。在这里，单元格包含了你需要处理的各种值。你也可以过滤数据，并使用正则表达式对其进行分区。此外，你可以通过对全文内容使用命名实体提取，自动识别主题。
ZoomInfo OperationsOS
获取符合你要求的最佳 B2B 高性能商业数据。ZoomInfo OperationsOS 提供灵活、优质且可访问的数据，帮助你加速业务发展。其一流的填充精度、匹配率和填充率，确保了最佳的数据可靠性。
注入你的 MAP、云数据仓库和 CRM 系统，并在各个渠道中识别你的客户，以记录最可行和最准确的数据。你可以访问不同公司的全球数据库，涵盖从小型企业到全球企业的组织结构、技术和公司架构。
ZoomInfo OperationsOS 为流式传输意图、最佳联系人数据和独家新闻提供了一个统一的平台，让你能够超越数据，了解全局。你可以通过 API、编排应用程序、平面文件或数据共享，轻松地将 B2B 数据集成到你选择的任何工作流程或系统中。
你可以使用订阅和丰富的 API 及综合搜索功能，与 ZoomInfo 实时智能和数据集成。你还将获得自动化的数据编排功能，以获得更好的准备就绪的数据。
此外，ZoomInfo OperationsOS 通过将其创新技术和综合数据与你的平台集成，帮助你提高业务生产力。
获取有关数据驱动解决方案和应用程序的灵活套餐。免费试用或安排演示，以了解其工作原理。
Ataccama
使用 Ataccama 的自驱动数据质量管理平台，了解数据状态，改进数据，并防止不良数据进入你的系统。它将帮助你以最小的努力持续监控你的数据质量。
Ataccama One 通过将你的数据与数据源相连接，实现数据质量管理的自动化。你可以利用人工智能快速获得结果，这意味着无需额外努力即可获得更好的数据质量。它为用户提供了一个友好的界面，让他们能够享受更智能、更快速的数据质量管理。
即时检测移动数据中潜在的问题。Ataccama 的自学习引擎可以识别业务术语和数据域，并为数据质量库分配规则。它还可以随着时间的推移提高整体质量，并自动检测更改，以便在需要时立即采取行动。
从数据沿袭到 MDM 和业务领域，数据质量无处不在。因此，Ataccama 成功地为你的企业提供了数据质量工具。借助丰富的表达式语言或类似句子的条件，你可以在用户友好的界面中轻松自定义规则。
此外，使用 Ataccama 可以更快地处理任意数量的数据。它是为技术数据团队、高度监管的治理团队、快速分析团队和其他类似团队构建的。你还可以根据全面而准确的报告做出决策。
Dataedo
使用 Dataedo 的数据质量工具来增加信任并提高数据质量。它可以帮助你了解数据的来源，并通过收集宝贵的反馈来验证其质量。
Dataedo 可以让你识别、理解和纠正数据中的缺陷，从而支持业务流程和有效的决策。它确保了不同级别的数据质量：
- 你可以识别数据源以及数据沿袭如何转换数据，以此来评估数据的可信度。
- 你可以使用示例数据来了解数据资产中存储了哪些数据，并确保其质量良好。
- 收集社区用户对质量的反馈。
Dataedo 绝不会让你因数据而做出任何可能使公司损失数百万美元的错误决定。它通过数据沿袭图、数据文档以及通过数据目录的反馈来提供跨数据的上下文信息。
你可以允许员工访问数据目录，以便他们更好地理解数据，并减少错误。
此外，使用允许数据用户发布反馈的网络数据目录。你还可以向数据资产添加警告，以便其他成员可以查看。此外，由于数据质量至关重要，此举能够增加对数据的信任，并支持数据治理。Dataedo 提供了许多功能，包括：
- 数据分析
- 映射数据源的数据沿袭
- 商业词汇
- 发现并记录关系和每个数据元素
- 社区驱动的质量保证
立即开始你的 14 天免费试用，停止做出错误的决定。
Data Ladder
通过 Data Ladder 获得端到端的数据匹配和质量引擎，无摩擦地提高企业数据环境的准确性和可靠性。该工具能够智能地连接、准备和集成来自任何来源的数据。
Data Ladder 的 DataMatch Enterprise (DME) 是一款用于无代码分析、匹配、重复数据删除和清理的软件包。它有助于识别数据中潜在的问题。你将获得一个开箱即用的剖析工具，该工具提供元数据，以便在所有数据集上构建有说服力的剖析分析。
通过使用内置库、复杂的模式识别功能和专有的匹配功能，标准化你的组织数据，并使其一致、独特且准确。Data Ladder 的直观界面减少了完成数据清理所需的点击次数。
DME 采用实时且强大的数据匹配算法来处理数据的性质。它包含语音、特定领域、数字和模糊匹配算法。此外，你可以调整权重变量和这些算法的级别，以确保最大准确性。
此外，Data Ladder 还能帮助你检查联系人数据库中实际邮寄地址的有效性。其强大的地址验证模块会自动更正地址、添加信息并比较有效地址列表。所有数据清理功能和特性都是通过 Data Ladder 的标准化 RESTful API 完成的。
此外，你还将获得大型数据集的智能分析和搜索、外壳名称、拆分地址、转换数据值等功能。DME 还提供高性能、强大的匹配技术、无缝集成、实时同步、直观的界面和快速实施功能。
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Insycle
与其将更多时间花费在凌乱的数据处理上，不如使用 Insycle 享受一种在一个地方清理、更新和组织客户数据的现代方式。它将允许你的团队使用 CRM 数据有效地执行任务。
借助灵活的规则、预览模式、自动化功能和 CSV 报告，按任何字段识别重复的公司、交易、联系人等信息，并批量合并。该工具将通过标准化地址、行业、职位和其他文本字段来增强个性化。你还可以使用一致的数据，轻松创建和细分有针对性的营销活动。
使用灵活的更新控件和模板，从 CSV 文件导入数据，以避免覆盖和复制重要数据。在导入之前清理并识别格式不正确和不完整的数据，然后修复它们。你还可以快速删除虚假的联系电子邮件、电话号码和数据等。
使用正确的名称格式，删除空格等功能，批量更新字段广告记录。你将获得一个简单的 ETL，以及将 CSV 记录与现有记录进行比较，以匹配行并识别缺失记录的选项。
你可以通过点击，轻松选择批量更新记录和字段，而无需将数据导出到 CSV 文件，然后花费时间处理 ID、SQL 和 VLOOKUP 函数。
浏览你公司的数据库，了解使用了哪些字段以及每个字段有多少值。此外，为任务定义数据工作流程以自动运行，修复数据，并维护精确的数据库。你还可以与团队共享更新的数据视图，以便共同处理相同的记录。
免费试用 Insycle 7 天，体验最佳的质量管理。
Great Expectations
通过 Great Expectations 了解你对组织数据的期望。它通过数据文档、测试和分析，帮助团队消除管道债务。它支持与数据验证问题相关的各种用例。
Great Expectations 的框架在数据工程工具中发挥着至关重要的作用。它尊重记录中的命名空间，并专为可扩展性而设计。它还允许你每天向管道添加生产就绪验证，并将数据维护在清晰且易于理解的文档中。
此外，Great Expectations 的数据分析器会自动运行以生成数据文档。它还会创建其他类型的文档，例如数据字典、自定义笔记本、Slack 通知等。
此外，该工具还可以提供快速数据，并为未来的测试和文档收集洞察力。它的每个组件都旨在帮助你保持更好的数据质量。
使用 pip 安装 Great Expectations，并在你公司的数据上看到它的实际效果。
结论
无论你的数据质量团队有多么专业，除非他们拥有正确的工具，否则数据质量问题仍然可能会发生。一个自助式、一体化的数据质量工具能够分析数据、执行数据清理、消除重复数据，并提供准确、完整和可靠的数据，从而改进你的业务战略和决策。
因此，请根据你所需的功能和预算，选择最佳的数据质量工具。在购买之前，检查它是否有免费试用版，以便了解其工作原理。
你还可以探索最佳的数据整理工具，对数据进行格式化，以便进行分析。