هذا هو تطبيق Linux المسمى Open Source Data Quality and Profiling والذي يمكن تنزيل أحدث إصدار له باسم ProfileV6.3.3.zip. يمكن تشغيله عبر الإنترنت في مزود الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل هذا التطبيق وتشغيله عبر الإنترنت المسمى Open Source Data Quality and Profiling with OnWorks مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل OnWorks Linux عبر الإنترنت أو محاكي Windows عبر الإنترنت أو محاكي MACOS عبر الإنترنت من هذا الموقع.
- 5. من نظام تشغيل OnWorks Linux الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته وتشغيله.
SCREENSHOTS
Ad
جودة البيانات المفتوحة المصدر والتوصيف
الوصف
هذا المشروع مخصص لجودة البيانات المفتوحة المصدر وحلول إعداد البيانات. تتضمن جودة البيانات التنميط ، والتصفية ، والحوكمة ، وفحص التشابه ، وتعديل إثراء البيانات ، والتنبيه في الوقت الفعلي ، وتحليل السلة ، والتحقق من صحة المستودعات ، وعرض العميل الفردي ، وما إلى ذلك التي تحددها الإستراتيجية.
تعمل هذه الأداة على تطوير منصة إدارة بيانات متكاملة عالية الأداء والتي ستعمل بسلاسة على تكامل البيانات ، وتوصيف البيانات ، وجودة البيانات ، وإعداد البيانات ، وإنشاء البيانات الوهمية ، واكتشاف البيانات الوصفية ، واكتشاف الشذوذ ، وتنقية البيانات ، وإعداد التقارير والتحليل.
كان لديه أيضًا دعم Hadoop (البيانات الكبيرة) لنقل الملفات من / إلى شبكة Hadoop ، وإنشاء ، وتحميل ، و Profile Hive Tables. يُعرف هذا المشروع أيضًا باسم "Aggregate Profiler"
يتم إنشاء Resful API لهذا المشروع باسم (إصدار تجريبي) https://sourceforge.net/projects/restful-api-for-osdq/
يتم بناء جودة البيانات المستندة إلى اباتشي سبارك في https://sourceforge.net/projects/apache-spark-osdq/
شرح المميزات:
- دعم البيانات الضخمة المعتمد من Teiid و Mysql و Oracle و Postgres و Access و Db2 و SQL Server - HIVE
- إنشاء جدول الخلية وجدول خلية ملف التعريف ونقل الملف إلى / من نظام التعريف وشبكة Hadoop
- التحقق من التشابه القائم على المنطق الضبابي ، التحقق من Cardinailty بين الجداول والملفات
- تصدير واستيراد من تنسيق XML أو XLS أو CSV أو تصدير PDF
- تحليل الملف ، بحث Regex ، التوحيد ، بحث DB
- مسح ضوئي كامل لقاعدة البيانات ، واجهة SQL ، قاموس البيانات ، مقارنة المخطط
- التحليل الإحصائي ، إعداد التقارير (على أساس البعد والقياس) ، التقارير المخصصة والتحليلات
- مطابقة الأنماط ، إزالة النسخ المكررة ، مطابقة الحالة ، تحليل السلة ، مخطط التوزيع
- إنشاء البيانات وإعداد البيانات وإخفاء البيانات
- معلومات البيانات الوصفية ، الهندسة العكسية لنموذج البيانات
- تحليل المواعيد ، تحليل طول السلسلة ، KMean ، التنبؤ ، الانحدار
- تصحيح العنوان ، العرض الفردي للعميل ، المنتج ، الدمج الذهبي للسجلات
- تمت إضافة تسجيل المطابقة والارتباط والدمج بناءً على منطق غامض
- إنشاء التنسيق ، مطابقة التنسيق (الهاتف ، التاريخ ، السلسلة والأرقام) ، توحيد التنسيق
- تحضير البيانات: ترتيبي ، تطبيع ، دلو ، انحدار
- إخفاء البيانات والتشفير والعشوائية للبيانات
الجمهور
المستخدمون النهائيون المتقدمون ، المطورون ، مهندسو الجودة ، الإدارة
واجهة المستخدم
تأرجح جافا
لغة البرمجة
جافا
بيئة قاعدة البيانات
JDBC ، ODBC
التصنيفات
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/dataquality/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
