8个最佳数据质量工具和软件[2023]
数据质量工具可以检查和分析业务数据，以确定数据是否足够有用，可以用于做出业务决策。
也就是说，由于云计算复杂性不断增加，数据中心中的数据质量管理非常重要。
您需要一种有效地清洗、管理和分析来自各种来源的数据，包括社交媒体、日志、物联网、电子邮件和数据库。
使用数据质量工具就可以解决这个问题。
这些工具可以纠正格式错误、拼写错误等数据错误，并删除不必要的数据。它们还可以实施规则，消除昂贵的数据不一致性，并自动化流程，提高公司的收入和生产力。
让我们了解数据质量的含义，探索其目的和常见功能，并看一些可以使用的最佳数据质量工具。
数据质量是什么意思？
数据质量是根据完整性、可靠性、一致性和准确性等因素来衡量给定数据的价值。衡量数据质量对于企业来说至关重要，以识别错误，消除不一致性，并实现显著的成本节约。
数据质量过程包括数据摄取、数据剖析、数据解析、数据清洗、标准化、数据匹配、数据执行、数据去重、数据合并和最后的数据导出。
为什么数据质量工具是必不可少的？
对于许多组织来说，其中一个成功因素是它们使用的数据质量。优质数据提供可信赖并可以在业务流程和决策中利用的见解，同时减少资源浪费。这有助于提高组织的效率和盈利能力。
但是当您不使用优质数据时会发生什么？
如果使用糟糕或低质量的数据，可能会对您的业务产生严重后果。您可能会根据不准确、不完整和不可靠的数据进行错误的业务决策、战略和分析。
不准确数据可能导致多种问题，例如错误的客户地址、不完整的客户记录、销售损失、不正确的财务报告等等。结果，您的业务在资金、声誉等方面可能遭受巨大损失。
这就是为什么使用优质数据对每个企业来说都是明智的决策，而数据质量工具正好提供给您这样的数据。
它将帮助您维护高质量的数据，使您能够满足各种国际和本地监管要求。总体而言，使用良好的数据质量软件，您将通过准确可靠的数据提高业务的灵活性和效率。
数据质量软件的常见功能
数据质量解决方案提供生成高质量数据的过程和流程，以便企业在需要时使用有价值的数据。这有助于提高生产率、可靠性和稳定性。
以下是您可以在数据质量工具中期望的一些常见功能：
- 合法性和有效性
- 高准确性
- 与适当时效性相关
- 一致性和可靠性
- 全面性和完整性
- 独特性和细粒度
- 可访问性和可用性
- 数据标准化和去重
- 数据配置文件和发现
- 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好的决策至关重要。由于市场上有很多数据质量工具可供选择，确定最佳选择可能会令人困惑。因此，在选择数据质量工具时，请牢记以下几点：
- 确定您企业面临的数据挑战
- 了解哪些数据质量工具可以对您的组织有益，可以解决这些挑战
- 了解多个数据清洗工具的优势和劣势，以便形成决策
- 查看定价计划，并选择符合预算的计划。您还可以在支付之前获得免费试用。
现在，让我们来探索一些具有其特点和优势的最佳数据质量工具。
zoominfo operationsos
以您的方式获取最佳的b2b高性能商业数据。zoominfo operationsos提供灵活、优质和易于获取的数据，帮助您加快业务发展。其一流的填充准确性、匹配率和填充率提供了最可靠的数据可靠性。
将您的map、云端数据仓库和crm相结合，跨渠道识别客户，记录最具操作性和准确性的数据。您可以利用不同公司的全球数据库，涵盖从小型企业到全球企业的层次结构、技术图形和企业图形。
zoominfo operationsos提供了一个单一平台，用于实时流式意图、最佳联系数据和独家消息，使您能够超越仅仅数据，获得全面的图片。您可以通过api、编排应用、平面文件或数据共享轻松将b2b数据集成到您选择的任何工作流程或系统中。
您可以使用订阅和丰富的api和全面的搜索与zoominfo情报和实时数据集成。您还将获得自动化的数据编排，以获得更好的参与就绪数据。
此外，zoominfo operationsos通过将其创新技术和全面数据与您的平台集成，帮助您提高业务生产力。
talend
通过talend为您的业务获取最佳数据质量解决方案。它可以通过图形和统计表示快速发现质量问题、发现模式和异常。
该工具可以帮助您轻松地清洁、标准化和配置您系统中的数据。当您的数据通过流程时，talend也可以解决数据质量问题。它具有适用于业务和技术用户的自助界面。
talend确保在集成过程中始终提供可信赖的数据，从而有效提升销售业绩并降低成本。内置的talend信任分数提供即时、可操作和可解释的信心评估，以区分已清洁的数据集和需要清洁的数据。
talend通过启用机器学习的验证、标准化和去重功能自动清理传入数据。该工具通过将数据与外部来源的细节（例如商业识别或邮政验证代码）结合起来，丰富您的数据。
您可以选择性地与受信任的用户合作并共享数据，而不向未经授权的用户公开个人信息。talend通过遮蔽敏感数据并确保遵守外部和内部数据隐私和保护法规来保护数据。
立即获取您的免费试用版。
openrefine
openrefine（之前称为google refine）是一个强大的工具，用于处理混乱的数据，清理数据并将其转换为另一种格式。您甚至可以使用外部数据和网络服务扩展您的数据。
openrefine将数据保留在您的系统上，直到您想要合作或共享为止。它支持超过15种语言，并且是code for science and society的一部分。您将可以快速浏览大量的数据。
借助openrefine，轻松扩展和链接数据集与多个网络服务。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。它还可以帮助您清理和转换数据。
在导入不同格式的数据时，您可以应用高级单元格转换。这里的单元格包含您需要处理的各种值。您还可以使用正则表达式对数据进行筛选和分区。此外，您还可以通过在全文字段上使用命名实体提取自动识别主题。
ataccama
使用ataccama的自主数据质量管理平台，了解数据的状态，改善数据并防止糟糕的数据进入您的系统。它将帮助您以最小的努力持续监控数据质量。
ataccama one通过与源系统连接，自动化您的数据质量管理。您可以利用人工智能获得快速结果，这意味着在不增加额外工作的情况下改善数据质量。它为用户提供友好的界面，以享受更智能、更快速的数据质量管理。
即时检测到数据中的潜在问题。ataccama的自学习引擎识别业务术语和数据领域，并为数据质量分配规则库。它还随着时间的推移改善整体质量，并自动检测变化，以立即采取行动。
从数据血统到mdm和业务领域，数据质量无处不在；因此，ataccama成功为您的业务提供数据质量工具。借助丰富的表达式语言或类似句子的条件，您可以轻松定制规则。
此外，使用ataccama可以更快地处理任意数量的数据。它适用于技术数据团队、高度监管的治理团队、快速分析团队和其他团队。您还可以基于全面准确的报告做出决策。
dataedo
使用dataedo的数据质量工具，提高数据的信任度和质量。它帮助您了解数据的来源，并通过查看值和收集宝贵的反馈来验证其质量。
dataedo让您能够识别、理解和纠正数据中的缺陷，以支持业务流程和有效决策。它确保了不同层次上的数据质量：
- 您可以通过数据谱系识别数据源以及数据通过何种转换方式，以评估数据的可信度。
- 您可以使用样本数据来了解数据资产中存储的数据，确保其质量良好。
- 从社区用户那里收集关于数据质量的反馈。
dataedo永远不会让您从数据中做出可能会让公司损失数百万美元的错误决策。它通过数据谱系图、数据文档和数据目录的反馈提供数据的上下文。
您可以让员工访问数据目录，以便他们能够更好地了解数据并减少错误。
此外，使用web数据目录可以让数据用户发布反馈。您还可以向数据资产添加警告，以便其他成员进行查看。此外，增加对数据的信任并支持数据治理，因为数据质量是至关重要的。dataedo提供许多功能，包括：
- 数据分析
- 通过数据谱系图映射数据源
- 业务词汇表
- 发现并记录关系和每个数据元素
- 社区驱动的质量保证
立即开始您的14天免费试用，并停止做出糟糕的决策。
data ladder
通过data ladder，获取一款端到端的数据匹配和质量引擎，提高企业数据环境的准确性和可靠性，无需摩擦。该工具可以智能地链接、准备和整合来自任何来源的数据。
data ladder的datamatch enterprise（dme）是一个无代码的分析、匹配、去重和清理软件工具包，有助于识别数据中的潜在问题。您将获得一个开箱即用的分析工具，可在所有数据集上构建明确的配置文件分析。
通过使用内置库、复杂的模式识别功能和专有的匹配能力，标准化组织数据并使其一致、唯一和准确。data ladder直观的界面减少了完成数据清理所需的点击次数。
dme采用实时和强大的数据匹配算法，这些算法依据数据的本质工作。它包含语音、领域特定、数字和模糊匹配算法。此外，您可以调整权重变量和这些算法的级别，以确保最大的准确性。
此外，data ladder还可以帮助您检查联系人数据库中物理邮寄地址的有效性。其强大的地址验证模块可以自动纠正地址、添加信息并比较有效地址列表。所有数据清理功能都通过data ladder的标准化和restful api完成。
此外，您还将获得对大型数据集的智能配置文件和搜索、名称大小写、地址拆分、数据值转换等功能。dme还提供高性能、强大的匹配技术、无缝集成、实时同步、直观界面和快速实施功能。
体验解决您所有数据问题的单一解决方案。立即下载您的试用版。
insycle
不要再花时间在混乱的数据工作上，使用insycle以现代方式在一个地方清洁、更新和组织客户数据。它将使您的团队能够通过crm数据高效地执行任务。
通过任何字段识别重复的公司、交易、联系人等，并使用灵活的规则、预览模式、自动化和csv报告进行批量合并。该工具通过标准化地址、行业、职位和其他文本字段来增强个性化。您还可以使用一致的数据轻松创建和分段目标化营销活动。
使用灵活的更新控件和模板从csv文件导入数据，以避免覆盖和重复重要数据。在导入之前进行清洗，识别不正确和不完整格式的数据并修复。您还可以快速删除虚假的联系人电子邮件、电话号码、数据等。
使用proper case names、remove whitespace等功能批量更新字段和记录。您将获得一个简单的etl和将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。
您可以轻松选择批量更新记录和字段，无需将其导出为csv文件并处理id、sql和vlookup。
探索您公司的数据库，了解使用哪些字段以及每个字段有多少个值。此外，为自动运行任务和自动修复数据定义数据工作流程。您还可以与团队共享更新后的数据视图，以便共同处理相同的记录。
免费试用insycle 7天，体验最优质的数据管理。
great expectations
使用great expectations了解您的组织数据可以期望什么。它通过数据文档、测试和分析，帮助团队消除流水线债务。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扮演着重要角色，它尊重您的记录中的名称空间，并专门设计用于可扩展性。它还允许您每天向流水线添加一项可以立即投入生产的验证，并维护干净且易读的数据文档。
此外，great expectations的数据分析器会自动运行以生成数据文档。它还创建其他类型的文档，如数据字典、定制笔记本、slack通知等。
此外，该工具提供快速数据捕获和未来测试和文档化的见解。它的每个组件都旨在帮助您维护更好的数据质量。
使用pip安装great expectations，让它在您公司的数据上发挥作用。
结论
无论您的数据质量团队多么熟练，除非他们使用正确的工具，否则数据质量问题仍然可能发生。这是一个自助式的全能数据质量工具，可以对数据进行分析、清洁、消除重复项，以及提供准确、完整和可靠的数据，以改善您的业务战略和决策。
因此，根据您所需的功能和预算选择最佳的数据质量工具。在购买之前，检查是否有免费试用以了解其工作原理。
您还可以探索最佳的数据整理工具，以便为分析格式化您的数据。
