Что такое сверка данных? Определение, процесс, инструменты

Содержание:

Anonim

Что такое сверка данных?

Согласование данных (DR) определяется как процесс проверки данных во время миграции данных. В этом процессе целевые данные сравниваются с исходными, чтобы убедиться, что архитектура миграции передает данные. Проверка и согласование данных (DVR) означает технологию, которая использует математические модели для обработки информации.

В этом руководстве вы узнаете,

  • Что такое сверка данных?
  • Почему так важно согласование данных?
  • Терминология, связанная с согласованием данных
  • История сверки данных
  • Процесс согласования данных
  • Лучшие практики использования согласования данных
  • Инструменты согласования данных

Почему так важно согласование данных?

В процессе миграции данных возможны ошибки в логике сопоставления и преобразования. Такие проблемы, как сбои во время выполнения, такие как отключение сети или прерванные транзакции, могут привести к повреждению данных.

Ошибки такого типа могут привести к тому, что данные останутся в недопустимом состоянии. Это может создать ряд проблем, например:

  • Отсутствующие записи
  • Отсутствующие значения
  • Неправильные значения
  • Дублированные записи
  • Плохо отформатированные значения
  • Нарушенные отношения между таблицами или системами

Вот важные причины для использования процесса согласования данных:

  • Использование согласования данных помогает извлекать точную и надежную информацию о состоянии промышленного процесса из необработанных данных измерений.
  • Это также поможет вам создать единый согласованный набор данных, представляющих наиболее вероятную операцию процесса.
  • Это также приводит к неточному анализу и проблемам с обслуживанием клиентов.
  • Согласование данных также важно для интеграции системы управления предприятием.

Помимо вышеуказанного, есть много преимуществ / преимуществ согласования данных.

Терминология, связанная с согласованием данных

Грубая ошибка Грубые ошибки в измерениях. Он отражает только ошибки смещения, отказы приборов или аномальные всплески шума, если вы используете только короткий период усреднения.
Наблюдаемость Анализ наблюдаемости может дать вам подробную информацию о том, какие переменные могут быть определены для данного набора ограничений и набора измерений.
Дисперсия Дисперсия - это мера изменчивости датчика.
Резервирование Это поможет вам определить, какие измерения следует оценивать на основе других переменных, используя уравнения ограничений.

История сверки данных

Вот важные вехи из истории согласования данных.

  • DVR (проверка и согласование данных) появился в начале 1960-х годов. Он был направлен на закрытие материальных балансов в производстве, где были доступны исходные измерения для всех переменных.
  • В конце 1960-х все неизмеряемые переменные учитывались в процессе согласования данных.
  • Квазистационарная динамика для фильтрации и параллельной оценки параметров во времени была введена в 1977 году Стэнли и Махом.
  • Динамический DVR был разработан как модель нелинейной оптимизации, выпущенная Либманом в 1992 году.

Процесс согласования данных

Типы методов согласования данных:

Согласование основных данных

Согласование основных данных - это метод согласования только основных данных между источником и целью. Основные данные в основном неизменны или медленно меняются по своей природе, и для набора данных не выполняется никаких операций агрегирования.

Вот несколько распространенных примеров согласования основных данных:

  • Общее количество строк
  • Всего клиентов в источнике и цели
  • Общее количество элементов в источнике и цели
  • Общее количество строк на основе заданного условия
  • Количество активных пользователей
  • Количество неактивных пользователей и т. Д.

Точность действия

  • Вы должны убедиться, что транзакции действительны и правильны по назначению.
  • Необходимо проверить, были ли транзакции авторизованы должным образом.

Согласование транзакционных данных

Данные о транзакциях составляют основу отчетов BI. Следовательно, любое несоответствие в транзакционных данных может напрямую повлиять на надежность отчета и всей системы бизнес-аналитики в целом.

Метод согласования транзакционных данных используется с точки зрения общей суммы, что предотвращает любое несоответствие, вызванное изменением степени детализации квалифицируемых измерений.

Примерами мер, используемых для согласования транзакционных данных, должны быть:

  1. Сумма общего дохода, рассчитанная от источника и цели
  2. Сумма всего проданного товара, рассчитанная от источника и цели и т. Д.

Автоматическая сверка данных:

В большой системе управления хранилищем данных удобно автоматизировать процесс согласования данных, сделав его неотъемлемой частью загрузки данных. Это позволяет вам вести отдельные таблицы метаданных загрузки. Более того, автоматическая сверка будет информировать все заинтересованные стороны о достоверности отчетов.

Лучшие практики использования согласования данных

  • Процесс согласования данных должен быть направлен на исправление ошибок измерения.
  • Грубые ошибки должны быть нулевыми, чтобы процесс согласования данных был эффективным.
  • Стандартный подход согласования данных основан на простом подсчете записей для отслеживания того, было ли перенесено целевое количество записей или нет.
  • Решение для миграции данных предоставляет аналогичные возможности согласования и функции создания прототипов данных, которые предлагают полное тестирование согласования данных.

Инструменты согласования данных

1) OpenRefine

OpenRefine, ранее известный как Google Refine, представляет собой полезный фреймворк для согласования баз данных. Это позволяет очищать и передавать беспорядочные данные.

Ссылка для скачивания: https://openrefine.org/

2) Ясность TIBCO

Этот инструмент согласования данных предлагает программные услуги по запросу из Интернета в форме «Программное обеспечение как услуга». Это позволяет пользователям проверять данные и очищать данные. Он предоставляет полные функции тестирования согласования. Широко используется в процессе ETL.

Ссылка для скачивания: https://clarity.cloud.tibco.com/landing/index.html

3) Winpure

Winpure - доступное и точное программное обеспечение для очистки данных. Он позволяет очищать большой объем данных, удалять дубликаты, исправлять и стандартизировать для разработки окончательного набора данных.

Ссылка для скачивания: https://winpure.com/

Резюме

  • Проверка и согласование данных (DVR) - это технология, которая использует математические модели для обработки информации.
  • Использование согласования данных помогает извлекать точную и надежную информацию о состоянии промышленного процесса из необработанных данных измерений.
  • Грубая ошибка, наблюдаемость, дисперсия, избыточность - важные термины, используемые в процессе согласования данных.
  • Проверка и согласование данных началась в начале 1960-х годов.
  • Три типа методов согласования данных: 1) Согласование основных данных 2) Согласование транзакционных данных 3) Автоматическое согласование данных.
  • Грубые ошибки должны быть нулевыми, чтобы процесс согласования данных был эффективным.
  • Некоторые важные инструменты согласования данных: 1) OpenRefine 2) TIBCO 3) Winpure
  • Этот метод широко используется для мониторинга производительности и процессов в нефтеперерабатывающей / ядерной / химической промышленности.