ما هي تسوية البيانات؟ التعريف والعملية والأدوات
ديفيد كارتر
⚡ ملخص ذكي
تتحقق عملية مطابقة البيانات من صحة المعلومات أثناء عملية النقل من خلال مقارنة البيانات المستهدفة بالبيانات المصدرية. توضح هذه الصفحة العملية، وتشرح أسباب حدوث حالات عدم التطابق، وتغطي المصطلحات الأساسية، وطرق المطابقة الثلاث، وأفضل الممارسات، والأدوات التي تُسهّل هذه العملية.
ما هي تسوية البيانات؟
يتم تعريف عملية التوفيق بين البيانات (DR) على أنها عملية التحقق من صحة البيانات أثناء نقل البيانات. في هذه العملية، تتم مقارنة البيانات المستهدفة ببيانات المصدر للتأكد من أن بنية النقل تنقل البيانات. تعني عملية التوفيق بين البيانات والتحقق منها (DVR) تقنية تستخدم نماذج رياضية لمعالجة المعلومات.
توفيق البيانات مقابل التحقق من صحة البيانات
يظهر المصطلحان معًا بشكل متكرر لدرجة أنهما غالبًا ما يُعاملان كمصطلح واحد، لكنهما يجيبان على أسئلة مختلفة ويتم تنفيذهما في أوقات مختلفة.
تأكيد صحة البيانات يسأل النظام عما إذا كانت قيمة واحدة مقبولة بحد ذاتها. يتحقق من السجل وفقًا لقاعدة معينة: هل التاريخ صحيح؟ هل عنوان البريد الإلكتروني سليم؟ هل رمز الدولة موجود في قائمة المراجع؟ لا يحتاج التحقق إلا إلى السجل المعروض أمامه، لذا عادةً ما يتم تشغيله أثناء إدخال البيانات أو تحميلها.
تسوية البيانات يسأل هذا الاختبار عما إذا كانت مجموعتا البيانات متطابقتين. ويقارن بين عدد مرات التكرار، والمجاميع، والعلاقات الرئيسية بين نظام المصدر ونظام الهدف، ولا يمكن تشغيله إلا بعد وجود كلا النظامين. قد يجتاز سجل ما جميع قواعد التحقق، ومع ذلك يُعتبر فشلاً في عملية التوفيق، إما لأنه كُتب مرتين أو لم يصل أصلاً.
| نقطة اختلاف | التحقق من صحة البيانات | تسوية البيانات |
|---|---|---|
| تمت الإجابة على السؤال | هل هذه القيمة صحيحة من حيث الشكل؟ | هل يتفق المصدر والهدف؟ |
| مجال | سجل أو حقل واحد | مجموعتان كاملتان من البيانات |
| عندما يتم تشغيله | عند الدخول أو أثناء التحميل | بعد اكتمال التحميل |
| تم اكتشاف عطل نموذجي | قيمة غير منسقة بشكل صحيح أو خارج النطاق | السجلات المفقودة أو المكررة أو غير المتطابقة |
ولأنها تكتشف أخطاءً مختلفة، فإن عملية الترحيل الموثوقة تستخدم كليهما بدلاً من الاختيار بينهما.
لماذا تعتبر تسوية البيانات مهمة؟
في عملية ترحيل البيانات، من الممكن حدوث أخطاء في الخريطةping ومنطق التحويل. يمكن أن تؤدي مشكلات مثل حالات الفشل أثناء التشغيل، مثل انقطاع الشبكة أو المعاملات المعطلة، إلى تلف البيانات.
قد تؤدي هذه الأنواع من الأخطاء إلى ترك البيانات في حالة غير صالحة. وقد ينتج عن ذلك مجموعة من المشكلات مثل:
- السجلات المفقودة
- قيم مفقودة
- قيم غير صحيحة
- السجلات المكررة
- قيم منسقة بشكل سيء
- العلاقات المقطوعة عبر الجداول أو الأنظمة
فيما يلي أسباب مهمة لاستخدام عملية مطابقة البيانات:
- يساعدك استخدام عملية مطابقة البيانات على سبيل المثالtracتوفير معلومات دقيقة وموثوقة حول حالة العملية الصناعية من بيانات القياس الخام.
- كما أنه يساعدك على إنتاج مجموعة بيانات واحدة متسقة تمثل عملية التشغيل الأكثر احتمالاً.
- وبدون ذلك، تؤدي الأخطاء غير المكتشفة إلى رؤى غير دقيقة ومشاكل في خدمة العملاء.
- تعد تسوية البيانات أمرًا مهمًا أيضًا لتكامل التحكم في المؤسسة.
إلى جانب ما سبق، هناك العديد من المزايا والفوائد لتسوية البيانات.
المصطلحات المرتبطة بتسوية البيانات
| الخطأ الفادح | الأخطاء الجسيمة في القياسات. إنه يعكس فقط أخطاء التحيز أو فشل الأجهزة أو ارتفاعات الضوضاء غير الطبيعية إذا كنت تستخدم فترة متوسط زمنية قصيرة فقط. |
| قابلية الملاحظة | يمكن أن يوفر لك تحليل القدرة على الملاحظة تفاصيل حول المتغيرات التي يمكن تحديدها لمجموعة معينة من القيود ومجموعة من القياسات. |
| التباين | التباين هو مقياس لمدى تباين أداء المستشعر. |
| وفرة | يساعدك ذلك على تحديد القياسات التي يجب تقديرها من المتغيرات الأخرى باستخدام معادلات القيد. |
تاريخ تسوية البيانات
فيما يلي معالم أساسية من تاريخ تسوية البيانات.
- بدأ DVR (التحقق من صحة البيانات وتسويتها) في أوائل الستينيات. وكان يهدف إلى إغلاق الأرصدة المادية في الإنتاج حيث تتوفر القياسات الأولية لجميع المتغيرات.
- في أواخر الستينيات، تم أخذ جميع المتغيرات غير المقاسة في الاعتبار في عملية تسوية البيانات.
- تم تقديم ديناميكيات الحالة شبه المستقرة للتصفية وتقدير المعلمات المتوازية بمرور الوقت في عام 1977 بواسطة ستانلي وماه.
- تم تطوير مسجل الفيديو الرقمي الديناميكي كنموذج تحسين غير خطي أصدرته شركة ليبمان في عام 1992
مجموعات الممارسة الحديثة التي تعمل وفق ثلاث طرق متميزة للمصالحة.
عملية تسوية البيانات
أنواع طرق تسوية البيانات هي:
تسوية البيانات الرئيسية
تعد عملية التوفيق بين البيانات الرئيسية إحدى تقنيات التوفيق بين البيانات الرئيسية فقط بين المصدر والهدف. وتكون البيانات الرئيسية في الغالب غير متغيرة أو تتغير ببطء في طبيعتها، ولا يتم إجراء أي عملية تجميع على مجموعة البيانات.
بعض الأمثلة الشائعة لتسوية البيانات الرئيسية هي:
- العدد الإجمالي للصفوف
- إجمالي العملاء في المصدر والهدف
- إجمالي عدد العناصر في المصدر والهدف
- إجمالي عدد الصفوف بناءً على حالة معينة
- عدد المستخدمين النشطين
- عدد المستخدمين غير النشطين وما إلى ذلك.
تسوية بيانات المعاملات
تشكل بيانات المعاملات أساس تقارير ذكاء الأعمال. ولذلك، فإن أي عدم تطابق في بيانات المعاملات يمكن أن يؤثر بشكل مباشر على موثوقية التقرير ونظام ذكاء الأعمال بأكمله بشكل عام.
يتم استخدام طريقة تسوية بيانات المعاملات من حيث المبلغ الإجمالي الذي يمنع أي عدم تطابق ناتج عن تغيير دقة الأبعاد المؤهلة.
من أمثلة التدابير المستخدمة لتسوية بيانات المعاملات ما يلي:
- مجموع إجمالي الدخل المحسوب من المصدر والهدف
- مجموع جميع الأصناف المباعة، محسوبًا من المصدر والهدف، إلخ.
التوفيق الآلي للبيانات
في نظام إدارة مستودعات البيانات الكبيرة، يكون من المناسب أتمتة عملية تسوية البيانات من خلال جعل ذلك جزءًا لا يتجزأ من تحميل البيانات. يسمح لك بالحفاظ على جداول بيانات التعريف المنفصلة. علاوة على ذلك، فإن التسوية الآلية ستعمل على إبقاء جميع أصحاب المصلحة على علم بصحة التقارير.
أفضل ممارسات استخدام توفيق البيانات
- ينبغي أن تهدف عملية مطابقة البيانات إلى تصحيح أخطاء القياس.
- يجب أن يكون إجمالي الأخطاء صفرًا لجعل عملية تسوية البيانات فعالة.
- يعتمد النهج القياسي لتسوية البيانات على عدّ السجلات البسيط للحفاظ على track من ما إذا كان العدد المستهدف من السجلات قد تم ترحيله أم لا.
- يوفر حل ترحيل البيانات إمكانيات مماثلة للمطابقة ونموذجًا أوليًا للبياناتping وظيفة توفر اختبارًا شاملاً لمطابقة البيانات.
دقة النشاط
إلى جانب الإحصاءات والمجاميع، يجب أن يصمد النشاط الأساسي نفسه أمام التدقيق.
- تحتاج إلى التأكد من أن المعاملات صالحة وصحيحة في الغرض.
- تحتاج إلى التحقق مما إذا كانت المعاملات قد تم اعتمادها بشكل صحيح.
أدوات تسوية البيانات
1) OpenRefine
أوبن ريفاين، التي كانت تُعرف سابقًا باسم Google يُعدّ برنامج Refine إطار عمل مفيدًا لمطابقة قواعد البيانات. فهو يسمح لك بتنظيف البيانات غير المنظمة ونقلها.
تحميل الرابط: https://openrefine.org/
2) تيبكو
توفر أداة مطابقة البيانات هذه خدمات برمجية عند الطلب عبر الإنترنت بنظام البرمجيات كخدمة (SaaS). تتيح للمستخدمين التحقق من صحة البيانات وتنظيفها، كما توفر ميزات اختبار مطابقة شاملة. تُستخدم هذه الأداة على نطاق واسع في عمليات استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها (ETL). كانت تُباع في الأصل تحت اسم TIBCO Clarity، وهي الآن جزء من مجموعة منتجات إدارة البيانات من TIBCO.
وصلة التحميل: https://www.tibco.com/solutions/data-management
3) وينبيور
برنامج Winpure هو برنامج تنظيف بيانات دقيق وبأسعار معقولة. يتيح لك تنظيف كميات كبيرة من البيانات، وإزالة البيانات المكررة، وتصحيحها وتوحيدها لتصميم مجموعة البيانات النهائية.
وصلة التحميل: https://winpure.com/
