Mis on andmete vastavusse viimine? Definitsioon, protsess, tööriistad
Mis on andmete vastavusse viimine?
Andmete vastavusse viimine (DR) on defineeritud kui andmete kontrollimise protsess andmete migratsiooni ajal. Selle protsessi käigus võrreldakse sihtandmeid lähteandmetega tagamaks, et migratsiooniarhitektuur edastab andmeid. Andmete valideerimine ja vastavusse viimine (DVR) tähendab tehnoloogiat, mis kasutab teabe töötlemiseks matemaatilisi mudeleid.
Miks on andmete vastavusse viimine oluline?
Andmete migratsiooni protsessis on võimalik teha vigu kaardistamise ja teisendusloogikas. Sellised probleemid nagu käitusaja tõrked, nagu võrgu katkemine või katkenud tehingud, võivad andmeid rikkuda.
Sellised vead võivad põhjustada andmete kehtetu oleku. Need võivad tekitada mitmesuguseid probleeme, näiteks:
- Puuduvad kirjed
- Puuduvad väärtused
- Valed väärtused
- Dubleeritud kirjed
- Valesti vormindatud väärtused
- Katkised seosed tabelite või süsteemide vahel
Siin on andmete kooskõlastusprotsessi kasutamise olulised põhjused.
- Andmete vastavusse viimise kasutamine aitab teil toorest mõõtmisandmetest hankida täpset ja usaldusväärset teavet tööstusprotsessi olukorra kohta.
- Samuti aitab see luua ühtse andmekogumi, mis esindab kõige tõenäolisemat protsessitoimingut.
- See toob kaasa ka ebatäpse ülevaate ja probleeme klienditeenindusega.
- Andmete vastavusse viimine on oluline ka ettevõtte kontrolli integreerimiseks.
Lisaks ülaltoodule on andmete vastavusseviimisel palju eeliseid/kasu.
Andmete vastavusse viimisega seotud terminoloogia
Raske viga | Mõõtmiste jämedad vead. Kui kasutate ainult lühikest keskmistamisperioodi, kajastab see ainult nihkevigu, instrumendi rikkeid või ebanormaalseid müratasemeid. |
Vaatlus | Vaadeldavuse analüüs võib anda teile üksikasju selle kohta, milliseid muutujaid saab teatud piirangute ja mõõtmiste komplekti jaoks määrata. |
dispersioon | Dispersioon on anduri varieeruvuse mõõt. |
Koondatavus | See aitab teil piiranguvõrrandite abil määrata, milliseid mõõtmisi tuleks teiste muutujate põhjal hinnata. |
Andmete vastavusse viimise ajalugu
Siin on olulised maamärgid Data Reconciliationi ajaloost.
- DVR (Data validation and Reconciliation) sai alguse 1960. aastate alguses. Selle eesmärk oli sulgeda tootmises materjalibilansid, kus toormõõtmised olid kättesaadavad kõigi muutujate jaoks.
- 1960. aastate lõpus võeti andmete vastavusseviimise protsessis arvesse kõiki mõõtmata muutujaid.
- Kvaasi-püsiseisundi dünaamika filtreerimiseks ja paralleelsete parameetrite hindamiseks aja jooksul võtsid 1977. aastal kasutusele Stanley ja Mah.
- Dünaamiline DVR töötati välja mittelineaarse optimeerimismudelina, mille andis välja Liebman 1992. aastal.
Andmete vastavusse viimise protsess
Andmete vastavusse viimise meetodite tüübid on järgmised:
Põhiandmete vastavusse viimine
Põhiandmete vastavusseviimine on meetod ainult lähte- ja sihtandmete põhiandmete vastavusse viimiseks. Põhiandmed on oma olemuselt enamasti muutumatud või aeglaselt muutuvad ning andmekogumiga ei tehta ühtegi koondamistoimingut.
Mõned levinumad näited põhiandmete vastavuse kohta on järgmised:
- Ridade koguarv
- Koguklient allikas ja sihtmärgis
- Üksuste koguarv allikas ja sihtmärgis
- Ridade koguarv antud tingimuse alusel
- Aktiivsete kasutajate arv
- Mitteaktiivsete kasutajate arv jne.
Tegevuse täpsus
- Peate veenduma, et tehingud on kehtivad ja eesmärgipärased.
- Peab kontrollima, kas tehingud on korralikult volitatud.
Tehinguandmete vastavusse viimine
BI-aruannete aluseks on tehinguandmed. Seetõttu võib igasugune tehinguandmete mittevastavus mõjutada otseselt aruande ja kogu BI-süsteemi usaldusväärsust üldiselt.
Tehinguandmete vastavusseviimise meetodit kasutatakse kogusumma arvutamisel, mis hoiab ära kõik kvalifitseeruvate dimensioonide detailsuse muutmisest põhjustatud mittevastavuse.
Tehinguandmete kooskõlastamiseks kasutatavate meetmete näited peaksid olema järgmised:
- Allikast ja sihtmärgist arvutatud kogutulu summa
- Kogu müüdud kauba summa, arvutatud allika ja sihtmärgi alusel jne.
Automatiseeritud andmete vastavusse viimine
Suures andmelao haldussüsteemis on mugav andmete vastavusse viimise protsessi automatiseerida, muutes selle andmete laadimise lahutamatuks osaks. See võimaldab teil säilitada eraldi laadimise metaandmete tabeleid. Lisaks hoiab automatiseeritud vastavusse viimine kõiki sidusrühmi aruannete kehtivuse kohta kursis.
Andmete kooskõlastamise parimad tavad
- Andmete vastavusse viimise protsess peaks olema suunatud mõõtmisvigade parandamisele.
- Andmete vastavusse viimise protsessi tõhustamiseks peaks jämedate vigade arv olema null.
- Andmete vastavusse viimise standardmeetod on tuginenud lihtsatele kirjete loendamisele, et jälgida, kas sihitud arv kirjeid on migreerunud või mitte.
- Andmete migratsioonilahendus pakub sarnaseid kooskõlastusvõimalusi ja andmete prototüüpimise funktsioone, mis pakub täielikku andmete vastavuse testimist.
Andmete vastavusse viimise tööriistad
1) OpenRefine
OpenRefine, mis on varem tuntud kui Google Refine, on kasulik andmebaaside kooskõlastamise raamistik. See võimaldab teil puhastada ja edastada segaseid andmeid.
Download link: https://openrefine.org/
2) TIBCO Selgus
See andmete vastavusseviimise tööriist pakub veebist tellitavaid tarkvarateenuseid teenusena Tarkvara. See võimaldab kasutajatel andmeid kinnitada ja andmeid puhastada. See pakub täielikke vastavustestimise funktsioone. Laialdaselt kasutatav ETL protsessis.
Lae Link: https://www.tibco.com/
3) Winpure
Winpure on taskukohane ja täpne andmete puhastamise tarkvara. See võimaldab teil puhastada suurt hulka andmeid, eemaldada duplikaadid, parandada ja standardida lõpliku andmekogumi kujundamiseks.
Lae Link: https://winpure.com/
kokkuvõte
- Andmete valideerimine ja vastavusse viimine (DVR) on tehnoloogia, mis kasutab teabe töötlemiseks matemaatilisi mudeleid.
- Andmete vastavusse viimise kasutamine aitab teil toorest mõõtmisandmetest hankida täpset ja usaldusväärset teavet tööstusprotsessi olukorra kohta.
- Suur viga, jälgitavus, dispersioon, liiasus on olulised mõisted, mida kasutatakse andmete vastavusseviimise protsessis
- Andmete valideerimine ja vastavusse viimine algas 1960. aastate alguses.
- Kolme tüüpi andmete vastavusseviimise meetodeid on 1) põhiandmete kooskõlastamine 2) tehinguandmete vastavusse viimine 3) automaatne andmete kooskõlastamine.
- Andmete vastavusse viimise protsessi tõhustamiseks peaks jämedate vigade arv olema null.
- Mõned olulised andmete kooskõlastamise tööriistad on: 1) OpenRefine 2) TIBCO 3) Winpure
- Seda meetodit kasutatakse laialdaselt nafta rafineerimise / tuuma- / keemiatööstuse jõudluse ja protsesside jälgimisel