Ito ang Windows app na pinangalanang Open Source Data Quality and Profiling na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang ProfileV6.3.3.zip. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang Open Source Data Quality at Profiling sa OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Magsimula ng anumang OS OnWorks online emulator mula sa website na ito, ngunit mas mahusay na Windows online emulator.
- 5. Mula sa OnWorks Windows OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application at i-install ito.
- 7. I-download ang Wine mula sa iyong mga Linux distributions software repository. Kapag na-install na, maaari mong i-double click ang app upang patakbuhin ang mga ito gamit ang Wine. Maaari mo ring subukan ang PlayOnLinux, isang magarbong interface sa ibabaw ng Wine na tutulong sa iyong mag-install ng mga sikat na programa at laro sa Windows.
Ang alak ay isang paraan upang patakbuhin ang software ng Windows sa Linux, ngunit walang kinakailangang Windows. Ang alak ay isang open-source na layer ng compatibility ng Windows na maaaring direktang magpatakbo ng mga program sa Windows sa anumang desktop ng Linux. Sa totoo lang, sinusubukan ng Wine na muling ipatupad ang sapat na Windows mula sa simula upang mapatakbo nito ang lahat ng mga Windows application na iyon nang hindi talaga nangangailangan ng Windows.
MGA SCREENSHOT:
Kalidad at Pag-profile ng Open Source ng Data
DESCRIPTION:
Ang proyektong ito ay nakatuon sa open source na kalidad ng data at mga solusyon sa paghahanda ng data. Kasama sa Kalidad ng Data ang pag-profile, pag-filter, pamamahala, pagsusuri ng pagkakatulad, pagbabago sa pagpapayaman ng data, real time na pag-aalerto, pagsusuri sa basket, pag-validate ng bodega ng bubble chart, view ng solong customer atbp. na tinukoy ng Diskarte.
Ang tool na ito ay bumubuo ng high performance integrated data management platform na walang putol na gagawa ng Data Integration, Data Profiling, Data Quality, Data Preparation, Dummy Data Creation, Meta Data Discovery, Anomaly Discovery, Data Cleansing, Reporting at Analytic.
Mayroon din itong suporta sa Hadoop ( Big data ) para ilipat ang mga file papunta/mula sa Hadoop Grid, Create, Load at Profile Hive Tables. Ang proyektong ito ay kilala rin bilang "Aggregate Profiler"
Ang Resful API para sa proyektong ito ay ginagawa bilang (Beta Version) https://sourceforge.net/projects/restful-api-for-osdq/
Ang kalidad ng data na nakabatay sa apache spark ay ginagawa na https://sourceforge.net/projects/apache-spark-osdq/
Mga tampok
- Teiid, Mysql, Oracle,Postgres,Access,Db2,SQL Server certified Big data support - HIVE
- Lumikha ng talahanayan ng Hive, talahanayan ng Profile Hive, Ilipat ang file papunta/mula sa Profiler System at Hadoop Grid
- Fuzzy Logic based similarity check, Cardinailty check sa pagitan ng mga table at file
- I-export at i-import mula sa XML, XLS o CSV na format, PDF export
- Pagsusuri ng File, paghahanap ng Regex, Pag-standardize, paghahanap sa DB
- Kumpletuhin ang DB Scan, SQL interface, Data Dictionary, Schema Comparison
- Statistical Analysis, Pag-uulat ( batay sa dimensyon at sukat), mga ulat sa Ad Hoc at Analytics
- Pattern Matching , DeDuplication, Case matching, Basket Analysis, Distribution Chart
- Pagbuo ng data, Paghahanda ng Data at mga tampok sa pag-mask ng Data
- Meta Data Information, Reverse engineering ng Data Model
- Pagsusuri sa pagiging maagap , Pagsusuri sa haba ng string, KMean, Prediction, Regression
- Pagwawasto ng Address, Isang Pagtingin ng Customer, Produkto, Golden merge para sa mga talaan
- Idinagdag ang Record Match, Linkage at Merge batay sa fuzzy logic
- Paglikha ng Format, Pagtutugma ng Format ( Telepono, Petsa, String at Numero), Standardisasyon ng Format
- Paghahanda ng Data: Ordinal, Normalization, Bucketing, Regression
- data masking, encryption, randomization ng data
Audience
Mga Advanced na End User, Developer, Quality Engineer, Pamamahala
Interface ng gumagamit
Java Swing
Wika ng Programming
Java
Kapaligiran ng Database
JDBC, ODBC
Ito ay isang application na maaari ding kunin mula sa https://sourceforge.net/projects/dataquality/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.