Какво е съгласуване на данни? Дефиниция, процес, инструменти

Какво е съгласуване на данни?

Съгласуването на данни (DR) се дефинира като процес на проверка на данните по време на миграцията на данни. В този процес целевите данни се сравняват с изходните данни, за да се гарантира, че миграционната архитектура прехвърля данни. Валидиране и съпоставяне на данни (DVR) означава технология, която използва математически модели за обработка на информация.

Защо съгласуването на данни е важно?

В процеса на мигриране на данни е възможно да се допуснат грешки в картатаping и логика на трансформация. Проблеми като повреди по време на изпълнение, като прекъсвания на мрежата или прекъснати транзакции, могат да повредят данните.

Този вид грешки могат да доведат до оставяне на данни в невалидно състояние. Те могат да създадат набор от проблеми като:

• Липсващи записи
• Липсващи стойности
• Неправилни стойности
• Дублирани записи
• Лошо форматирани стойности
• Прекъснати връзки между таблици или системи

Ето важните причини за използването на процеса на съгласуване на данни:

• Използването на съгласуване на данни ви помага напримерtracполучаване на точна и надеждна информация за състоянието на индустриалния процес от сурови данни от измервания.
• Той също така ви помага да създадете един последователен набор от данни, представляващи най-вероятната операция на процеса.
• Това също води до неточна представа и проблеми с обслужването на клиентите.
• Съпоставянето на данните също е важно за интеграцията на корпоративния контрол.

Освен горното има много предимства/ползи от съгласуването на данни.

Терминология, свързана със съгласуването на данни

История на съгласуването на данни

Тук са основните забележителности от историята на съгласуването на данни.

• DVR (валидиране и съгласуване на данни) стартира в началото на 1960-те години. Той беше насочен към приключване на материалните баланси в производството, където бяха налични сурови измервания за всички променливи.
• В края на 1960-те години всички неизмерени променливи бяха взети предвид в процеса на съгласуване на данните.
• Динамиката на квазистационарното състояние за филтриране и паралелна оценка на параметрите във времето беше въведена през 1977 г. от Stanley и Mah.
• Dynamic DVR е разработен като нелинеен оптимизационен модел, който е издаден от Liebman през 1992 г.

Процес на съгласуване на данни

Видовете методи за съгласуване на данни са:

Съгласуване на основните данни

Съвместяването на основните данни е техника за съгласуване само на основните данни между източника и целта. Основните данни са предимно непроменливи или бавно променящи се по природа и не се извършва операция по агрегиране на набора от данни.

Няколко общи примера за съгласуване на основни данни са:

• Общ брой редове
• Общ клиент в източника и целта
• Общ брой елементи в източника и целта
• Общ брой редове въз основа на дадено условие
• Брой активни потребители
• Брой неактивни потребители и др.

Точност на дейността

• Трябва да се уверите, че транзакциите са валидни и имат правилна цел.
• Трябва да проверите дали транзакциите са правилно разрешени.

Съгласуване на транзакционни данни

Транзакционните данни съставляват основата на BI отчетите. Следователно всяко несъответствие в транзакционните данни може пряко да повлияе на надеждността на отчета и на цялата BI система като цяло.

Методът за съгласуване на транзакционни данни се използва по отношение на общата сума, което предотвратява всяко несъответствие, причинено от промяна на детайлността на квалифициращите измерения.

Примери за мерки, използвани за съгласуване на транзакционни данни, трябва да бъдат:

1. Сума от общия доход, изчислен от източника и целта
2. Сумата от целия продаден артикул, изчислена от източника и целта и т.н.

Автоматизирано съгласуване на данни

В голямата система за управление на складове за данни е удобно да се автоматизира процесът на съгласуване на данни, като това стане неразделна част от зареждането на данни. Позволява ви да поддържате отделни таблици с метаданни за зареждане. Освен това автоматизираното съгласуване ще държи всички заинтересовани страни информирани за валидността на отчетите.

Най-добри практики за използване на съгласуване на данни

• Процесът на съгласуване на данни трябва да е насочен към коригиране на грешките при измерване.
• Грубите грешки трябва да са нулеви, за да бъде процесът на съпоставяне на данни ефективен.
• Стандартният подход за съгласуване на данни се основава на просто преброяване на записи, за да се поддържа track дали целевият брой записи са мигрирали или не.
• Решението за миграция на данни предоставя подобни възможности за съгласуване и протоколи за данниping функционалност, която предлага тестване за съгласуване на пълен обем данни.

Инструменти за съпоставяне на данни

1) OpenRefine

OpenRefine, който е известен по-рано като Google Refine е полезна рамка за съгласуване на бази данни. Тя ви позволява да почиствате и прехвърляте хаотични данни.

Изтегляне на връзката: https://openrefine.org/

2) Яснота на TIBCO

Този инструмент за съпоставяне на данни предлага софтуерни услуги по заявка от мрежата под формата на софтуер като услуга. Позволява на потребителите да валидират данните и да почистват данните. Той предоставя пълни функции за тестване на съгласуване. Широко използван в ETL процес.

Връзка за изтегляне: https://www.tibco.com/

3) Winpure

Winpure е достъпен и точен софтуер за почистване на данни. Позволява ви да почиствате голямо количество данни, премахвайки дубликати, коригирайки и стандартизирайки, за да проектирате крайния набор от данни.

Връзка за изтегляне: https://winpure.com/

Oбобщение

• Валидирането и съгласуването на данни (DVR) е технология, която използва математически модели за обработка на информация.
• Използването на съгласуване на данни ви помага напримерtracполучаване на точна и надеждна информация за състоянието на индустриалния процес от сурови данни от измервания.
• Груба грешка, наблюдаемост, отклонение, излишък са важни термини, използвани в процеса на съгласуване на данни
• Валидирането и съгласуването на данни започна в началото на 1960-те години.
• Три вида методи за съгласуване на данни са 1) Съгласуване на основни данни 2) Съгласуване на транзакционни данни 3) Автоматизирано съгласуване на данни
• Грубите грешки трябва да са нулеви, за да бъде процесът на съпоставяне на данни ефективен.
• Някои важни инструменти за съгласуване на данни са: 1) OpenRefine 2) TIBCO 3) Winpure
• Този метод се използва широко при мониторинг на производителността и процесите в нефтопреработвателната/ядрената/химическата промишленост