Программа для проектирования баз данных, совместимая с некоторыми из самых популярных субд. Она поддерживает как реляционное, так и размерное моделирование данных

1 DATA MAPPING/DATA MAPPING TOOLS
Маппинг данных – это соотношение между модулями данных, которые находятся в разных источниках/средах или системах
Преимущества Маппинга:
Систематизация, анализ, понимание огромных данных на различных системах
Польза Маппинга:
Легко интегрировать, трансформация, перенос данных из разных систем, создание хранилищ для новых систем. Установка прямой связи с данными сразу из нескольких источников
Техники Маппинга:
1.Ручное маппирование данных
2. Полуавтоматический маппинг данных- это программное обеспечение создает связь между источниками данных и специалист проверяет и вводит свои изменения
3. Автоматическое маппирование данных
Инструменты для маппинга данных

• 
  erwin Data Modeler — это инструмент моделирования данных, основанный на языке IDEF1X, который теперь поддерживает и другие нотации, включая нотацию для размерного моделирования.
  
• 
  Enterprise Architect — это инструмент визуального моделирования и проектирования, который поддерживает моделирование корпоративных информационных систем и архитектур, программных приложений и баз данных. Он основан на объектно-ориентированных языках и стандартах.
  
• 
  ER/Studio — это программа для проектирования баз данных, совместимая с некоторыми из самых популярных СУБД. Она поддерживает как реляционное, так и размерное моделирование данных.
  

ER/Studio Data Architect
ER/Studio Data Architect – важнейшая часть ER/Studio, приложение визуального моделирования, предназначенное для независимого логического анализа и проектирования архитектуры данных, а также для физического проектирования и построения экземпляров баз данных для конкретных СУБД.Рекомендуется для использования в качестве практического инструмента-пособия при обучении по тематикам, связанным с базами данных и многомерными хранилищами информации.
Embarcadero ER/Studio Enterprise
это эффективный, простой и удобный набор средств для совместной работы специалистов по управлению данными, позволяющий создавать и обслуживать крупные корпоративные базы и хранилища данных. Предусмотренные в системе функции автоматизируют рутинные задачи моделирования и позволяют быстрее анализировать и оптимизировать структуры баз и хранилищ данных. Передовые средства отчетности и взаимодействия способствуют применению организационных стандартов и достижению высоких уровней производительности. Серверная система управления моделями и интернет-портал делают это решение эффективным инструментом для совместного использования, документирования и публикации моделей и метаданных в распределенных командах. ER/Studio Enterprise включает следующие средства: ER/Studio Data Architect, ER/Studio Business Architect, ER/Studio Software Architect, ER/Studio Portal, ER/Studio Repository. При заказе ER/Studio Enterprise необходимо указать одну (или перечислить все) необходимую платформу СУБД.

CLEAN DATA

1 Автоматический ввод данных – к примеру регистрация на конкурсе
Пользователь регистрируется на конкурсе вводя логин и пароль. Данные поступают в гугл таблицу.
2 Ограничить ввод данных списками – уменьшив вероятность ошибок при вводе данных, ограничив выбор символами/заглавными буквами/цифрами
3 Подтвердить адреса электронной почты - код при регистрации для подтверждения
4 Объединение данных с нескольких листов в один лист – можно отсортировать, записать участников в алфавитном порядке или по дате регистрации
5 Найти и обновить данные
6 Разделить данные на столбцы – например на 2 столбца логин и пароль
7 Поменять местами строки и столбцы
8 Удалить повторяющиеся данные
9 Удалить лишние пробелы
10 Очищайте данные быстрее с помощью сочетаний клавиш

Автоматизация анализа данных

Более быстрая обработка данных - запланированный заранее проект, который автоматически выполняет задачи такие как(тест/мониторинг/симуляция) может значительно сократить работу и время выполнения
Уменьшенный потенциал ошибок - к примеру у нас есть скрипт (он должен быть хорошо проверенным ) и мы его применяем ко всем файлам.А если допускается ошибка то мы можем обновить и перезапустить для всех файлов
Доступ к пакетам - пакеты которые облегчают написания своего проекта,к примеру numpy,matpotlib,pandas и тп

Шаги для автоматизации анализа: создание плана,данные для разрешения автоматизации, название файла, хранение результатов,анализ результатов,проверка ошибок,логическое хранение данных, проверка результатов