Mis on andmete vastavusse viimine? Definitsioon, protsess, tööriistad

⚡ Nutikas kokkuvõte

Andmete ühildamine kontrollib migreerimise ajal teavet, võrreldes sihtandmeid lähteandmetega. See leht kirjeldab protsessi, selgitab mittevastavuste tekkimise põhjuseid, käsitleb põhiterminoloogiat, kolme ühildamismeetodit, parimaid tavasid ja tööriistu, mis tööd automatiseerivad.

🔎 Määratlus: Andmete lepitus võrdleb migreeritud andmeid allikaga, et kinnitada edastuse täielikkust ja õigsust.
⚠️ Käsitletud risk: kaartping Vead ja käitusaja tõrked põhjustavad puuduvaid kirjeid, duplikaate ja katkenud seoseid.
📐 Põhiterminoloogia: Jäme viga, jälgitavus, dispersioon ja redundantsus kirjeldavad, kuidas mõõtmisi hinnatakse.
🗃️ Meistrimeetod: Põhiandmete ühildamine loendab aeglaselt muutuvaid kirjeid, näiteks kliente ja kaupu.
💰 Tehingumeetod: Tehingute vastavusse viimisel võrreldakse kogusummasid, mis kaitseb BI-aruannete usaldusväärsust.
⚙️ Automatiseeritud meetod: Automatiseerimine integreerib andmekoormusse lepitusprotsessi ja hoiab sidusrühmi kursis.
🛠️ Vahendid: OpenRefine, TIBCO ja Winpure puhastavad, valideerivad ja sobitavad andmeid eri süsteemides.

Loe rohkem

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.

Andmete ühitamine vs andmete valideerimine

Need kaks terminit esinevad koos nii tihti, et neid käsitletakse ühe ja sama asjana, kuid nad vastavad erinevatele küsimustele ja esinevad erinevatel hetkedel.

Andmete valideerimine küsib, kas üksik väärtus on iseenesest vastuvõetav. See kontrollib kirjet reegli alusel: kas kuupäev on õige, kas e-posti aadress on korrektselt vormistatud, kas riigikood on viiteloendis olemas? Valideerimiseks on vaja ainult selle ees olevat kirjet, seega töötab see tavaliselt andmete sisestamise või laadimise ajal.

Andmete leppimine küsib, kas kaks andmekogumit ühilduvad. See võrdleb lähte- ja sihtsüsteemi loendeid, summasid ja võtmesuhteid ning seda saab käivitada ainult siis, kui mõlemad pooled on olemas. Kirje võib läbida kõik valideerimisreeglid ja ikkagi olla lepitusviga, kuna see kirjutati kaks korda või ei saabunud üldse kohale.

Erinevuspunkt	andmed kinnitamine	Andmete vastavusse viimine
Küsimusele vastati	Kas see väärtus on vormilt õige?	Kas allikas ja sihtrühm on ühel meelel?
Ulatus	Üks kirje või väli	Kaks täielikku andmekogumit
Kui see töötab	Sissesõidul või laadimise ajal	Pärast laadimise lõppu
Tüüpiline rike tabatud	Valesti vormindatud või vahemikust väljas olev väärtus	Puuduvad, dubleeritud või vasteta kirjed

Kuna nad tuvastavad erinevaid vigu, kasutab usaldusväärne migratsioon mõlemat, selle asemel et nende vahel valida.

Miks on andmete vastavusse viimine oluline?

Andmete migreerimise protsessis on võimalik kaardil vigu teha.ping ja teisendusloogika. Sellised probleemid nagu võrgu katkestused või katkised tehingud võivad andmeid rikkuda.

Sellised vead võivad viia andmete kehtetusse olekusse jäämiseni. Need võivad tekitada mitmeid probleeme, näiteks:

Puuduvad kirjed
Puuduvad väärtused
Valed väärtused
Dubleeritud kirjed
Valesti vormindatud väärtused
Katkised seosed tabelite või süsteemide vahel

Siin on olulised põhjused andmete ühitamise protsessi kasutamiseks:

Andmete ühitamise kasutamine aitab teil näitekstracTöötlemata mõõtmisandmete põhjal täpse ja usaldusväärse teabe saamine tööstusprotsesside seisukorra kohta.
See aitab teil luua ka ühtse ja järjepideva andmekogumi, mis esindab kõige tõenäolisemat protsessi toimingut.
Ilma selleta põhjustavad avastamata vead ebatäpset arusaama ja probleeme klienditeenindusega.
Andmete vastavusse viimine on oluline ka ettevõtte kontrolli integreerimiseks.

Lisaks ülaltoodule on andmete ühildamisel palju eeliseid ja hüvesid.

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 kindlaks teha, 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.

Kaasaegsed praktikagrupid, mis töötavad kolme erineva lepitusmeetodi alusel.

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.

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
Kõigi müüdud kaupade summa, arvutatuna allika ja sihtkoha põhjal 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 ühitamise parimad tavad

Andmete lepitamise protsessi eesmärk peaks olema mõõtmisvigade parandamine.
Andmete vastavusse viimise protsessi tõhustamiseks peaks jämedate vigade arv olema null.
Andmete ühitamise standardmeetod on tuginenud lihtsale kirjete loendamisele, et hoida track, kas sihtarvu kirjeid on migreeritud või mitte.
Andmete migreerimise lahendus pakub sarnaseid lepitusvõimalusi ja andmeprototüüpiping funktsionaalsus, mis pakub täieliku mahuga andmete vastavusse viimise testimist.

Tegevuse täpsus

Lisaks loendustele ja kogusummadele peab ka aluseks olev tegevus ise kontrollile vastu pidama.

Peate veenduma, et tehingud on kehtivad ja eesmärgipärased.
Peab kontrollima, kas tehingud on korralikult volitatud.

Andmete vastavusse viimise tööriistad

1) OpenRefine

OpenRefine, mis oli varem tuntud kui Google Refine on kasulik andmebaaside ühitamise raamistik. See võimaldab teil puhastada ja edastada segaseid andmeid.

Download link: https://openrefine.org/

2) TIBCO

See andmete lepitamise tööriist pakub veebist tellitavaid tarkvarateenuseid tarkvara-teenusena. See võimaldab kasutajatel andmeid valideerida ja puhastada. See pakub täielikke lepitustestimise funktsioone. Kasutatakse laialdaselt ETL-protsessis. Algselt müüdi seda funktsiooni nime all TIBCO Clarity ja nüüd kuulub see TIBCO andmehalduse portfelli.

Lae Link: https://www.tibco.com/solutions/data-management

3) Winpure

Winpure on taskukohane ja täpne andmete puhastamise tarkvara. See võimaldab teil puhastada suurt hulka andmeid, eemaldades duplikaate, parandades ja standardiseerides neid lõpliku andmekogumi kujundamiseks.

Lae Link: https://winpure.com/

KKK

Pärast iga laadimist migreerimise või öise ETL-töö puhul ja ajastatud tsüklis käimasolevate voogude puhul. Selle kohe pärast iga laadimist käivitamine hoiab uurimisakna lühikesena, kuna kahtlane partii on endiselt tuvastatav.

See viitab pigem teisendusveale kui puuduvale reale. Kontrollige ümardamist, valuuta konverteerimist, andmetüübi kärpimist ja ajavööndi käsitlemist, kuna igaüks neist muudab väärtust ilma kirjete arvu muutmata.

Põhimõte on ühine, aga kontekst on erinev. Raamatupidamise leppimine viib pearaamatu kannete vastavusse finantsaruandluse aruannetega. Andmete leppimine viib IT-süsteemide kirjete vastavusse ja on andmete kvaliteedi kontroll.