Co je odsouhlasení dat? Definice, proces, nástroje

Co je odsouhlasení dat?

Srovnání dat (DR) je definováno jako proces ověřování dat během migrace dat. V tomto procesu se cílová data porovnávají se zdrojovými daty, aby se zajistilo, že architektura migrace přenáší data. Validace a odsouhlasení dat (DVR) znamená technologii, která ke zpracování informací využívá matematické modely.

Odsouhlasení dat

Proč je odsouhlasení dat důležité?

V procesu migrace dat je možné, že dojde k chybám v logice mapování a transformace. Problémy, jako jsou selhání běhu, jako výpadky sítě nebo nefunkční transakce, mohou poškodit data.

Tento druh chyb může vést k tomu, že data zůstanou v neplatném stavu. Mohou způsobit řadu problémů, jako jsou:

  • Chybějící záznamy
  • Chybějící hodnoty
  • Nesprávné hodnoty
  • Duplicitní záznamy
  • Špatně naformátované hodnoty
  • Přerušené vztahy mezi tabulkami nebo systémy

Zde jsou důležité důvody pro použití Procesu odsouhlasení dat:

  • Použití funkce Data Reconciliation vám pomůže získat přesné a spolehlivé informace o stavu průmyslových procesů z nezpracovaných dat měření.
  • Pomůže vám také vytvořit jedinou konzistentní sadu dat představující nejpravděpodobnější procesní operaci.
  • To také vede k nepřesnému náhledu a problémům se zákaznickým servisem.
  • Odsouhlasení dat je také důležité pro integraci podnikového řízení.

Kromě výše uvedeného existuje mnoho výhod/přínosů sladění dat.

Terminologie spojená se sladěním dat

Hrubá chyba Hrubé chyby v měření. Odráží pouze chyby zkreslení, selhání přístroje nebo abnormální špičky hluku, pokud používáte pouze krátké časové období průměrování.
Pozorovatelnost Analýza pozorovatelnosti vám může poskytnout podrobnosti o tom, jaké proměnné lze určit pro danou sadu omezení a sadu měření.
odchylka Rozptyl je mírou variability senzoru.
Nadbytek Pomůže vám určit, která měření by měla být odhadnuta z jiných proměnných pomocí omezujících rovnic.

Historie srovnávání dat

Zde jsou základní orientační body z historie srovnávání dat.

  • DVR (Data validation and Reconciliation) začalo na počátku 1960. let. Bylo zaměřeno na uzavření materiálových bilancí ve výrobě, kde byla k dispozici surová měření pro všechny proměnné.
  • Na konci 1960. let byly všechny neměřené proměnné zohledněny v procesu sesouhlasení dat.
  • Dynamiku kvazi-ustáleného stavu pro filtrování a paralelní odhad parametrů v průběhu času zavedli v roce 1977 Stanley a Mah.
  • Dynamic DVR byl vyvinut jako nelineární optimalizační model, který vydal Liebman v roce 1992

Proces odsouhlasení dat

Typy metod srovnávání dat jsou:

Proces odsouhlasení dat

Odsouhlasení kmenových dat

Odsouhlasení kmenových dat je technika odsouhlasení pouze kmenových dat mezi zdrojem a cílem. Hlavní data se většinou nemění nebo se pomalu mění a na datové sadě se neprovádí žádná operace agregace.

Několik běžných příkladů odsouhlasení kmenových dat:

  • Celkový počet řádků
  • Celkový počet zákazníků ve zdroji a cíli
  • Celkový počet položek ve zdroji a cíli
  • Celkový počet řádků na základě dané podmínky
  • Počet aktivních uživatelů
  • Počet neaktivních uživatelů atd.

Přesnost aktivity

  • Musíte se ujistit, že transakce jsou platné a mají správný účel.
  • Je třeba zkontrolovat, zda byly transakce řádně autorizovány.

Odsouhlasení transakčních dat

Transakční data tvoří základ BI reportů. Jakýkoli nesoulad v transakčních datech tedy může přímo ovlivnit spolehlivost sestavy a celého systému BI obecně.

Metoda odsouhlasení transakčních dat se používá z hlediska celkového součtu, což zabraňuje jakémukoli nesouladu způsobenému změnou granularity kvalifikačních dimenzí.

Příklady opatření používaných pro odsouhlasení transakčních údajů by měly být:

  1. Součet celkových příjmů vypočtený ze zdroje a cíle
  2. Součet celé prodané položky, vypočtený ze zdroje a cíle atd.

Automatizované odsouhlasení dat

Ve velkém systému pro správu datového skladu je vhodné automatizovat proces porovnávání dat tím, že se stane nedílnou součástí načítání dat. Umožňuje vám udržovat samostatné tabulky metadat načítání. Kromě toho bude automatické odsouhlasení informovat všechny zúčastněné strany o platnosti zpráv.

Osvědčené postupy používání srovnávání údajů

  • Proces sladění dat by měl být zaměřen na správné chyby měření.
  • Hrubé chyby by měly být nulové, aby byl proces sesouhlasení dat efektivní.
  • Standardní přístup Data Reconciliation spoléhá na jednoduché počty záznamů, aby bylo možné sledovat, zda cílový počet záznamů migroval nebo ne.
  • Řešení pro migraci dat poskytuje podobné funkce pro odsouhlasení dat a funkci prototypování dat, které nabízí testování slučování dat v plném rozsahu.

Nástroje pro odsouhlasení dat

1) OpenRefine

OpenRefine

OpenRefine, který je dříve známý jako Google Refine, je užitečný rámec pro sladění databází. Umožňuje čistit a přenášet chaotická data.

Download link: https://openrefine.org/


2) Jasnost TIBCO

Jasnost TIBCO

Tento nástroj pro srovnávání dat nabízí softwarové služby na vyžádání z webu ve formě Software-as-a-service. Umožňuje uživatelům ověřovat data a čistit data. Poskytuje kompletní funkce testování sladění. Široce používané v procesu ETL.

Odkaz ke stažení: https://www.tibco.com/


3) Winpure

Winpure

Winpure je cenově dostupný a přesný software pro čištění dat. Umožňuje vyčistit velké množství dat, odstranit duplikáty, opravit a standardizovat návrh konečného souboru dat.

Odkaz ke stažení: https://winpure.com/

Shrnutí

  • Validace a odsouhlasení dat (DVR) je technologie, která ke zpracování informací využívá matematické modely.
  • Použití srovnávání dat vám pomůže získat přesné a spolehlivé informace o stavu průmyslových procesů z nezpracovaných dat měření.
  • Hrubá chyba, pozorovatelnost, odchylka, redundance jsou důležité pojmy používané v procesu odsouhlasení dat
  • Ověřování dat a sladění začalo na počátku 1960. let XNUMX. století.
  • Tři typy metod odsouhlasení dat jsou 1) Odsouhlasení kmenových dat 2) Odsouhlasení transakčních dat 3) Automatizované odsouhlasení dat
  • Hrubé chyby by měly být nulové, aby byl proces sesouhlasení dat efektivní.
  • Některé důležité nástroje pro sladění dat jsou: 1) OpenRefine 2) TIBCO 3) Winpure
  • Tato metoda je široce používána při sledování výkonu a procesů v rafinérském/jaderném/chemickém průmyslu