Što je usklađivanje podataka? Definicija, proces, alati
David Carter
Što je usklađivanje podataka?
Usklađivanje podataka (DR) definira se kao proces provjere podataka tijekom migracije podataka. U ovom se procesu ciljni podaci uspoređuju s izvornim podacima kako bi se osiguralo da migracijska arhitektura prenosi podatke. Validacija i usklađivanje podataka (DVR) označava tehnologiju koja koristi matematičke modele za obradu informacija.
Zašto je usklađivanje podataka važno?
U procesu migracije podataka moguće je napraviti pogreške u logici mapiranja i transformacije. Problemi kao što su kvarovi u vremenu izvođenja kao što su prekidi mreže ili prekinute transakcije mogu oštetiti podatke.
Ova vrsta pogrešaka može dovesti do toga da podaci ostanu u nevažećem stanju. To može stvoriti niz problema kao što su:
- Nedostaju zapisi
- Nedostaju vrijednosti
- Netočne vrijednosti
- Duplicirani zapisi
- Loše formatirane vrijednosti
- Prekinuti odnosi između tablica ili sustava
Ovdje su važni razlozi za korištenje procesa usklađivanja podataka:
- Korištenje usklađivanja podataka pomaže vam u izdvajanju točnih i pouzdanih informacija o stanju industrijskog procesa iz neobrađenih podataka mjerenja.
- Također vam pomaže da proizvedete jedan konzistentan skup podataka koji predstavljaju najvjerojatnije operacije procesa.
- To također dovodi do netočnog uvida i problema s korisničkom službom.
- Usklađivanje podataka također je važno za integraciju kontrole poduzeća.
Osim gore navedenog, postoji mnogo prednosti/prednosti usklađivanja podataka.
Terminologija povezana s usklađivanjem podataka
| Velika pogreška | Grube pogreške u mjerenjima. Odražava samo pogreške pristranosti, kvarove instrumenata ili abnormalne skokove buke ako koristite samo kratko vremensko razdoblje usrednjavanja. |
| osmotrivost | Analiza uočljivosti može vam dati pojedinosti o tome koje se varijable mogu odrediti za određeni skup ograničenja i skup mjerenja. |
| varijacija | Varijanca je mjera varijabilnosti senzora. |
| redundancija | Pomaže vam da odredite koja mjerenja treba procijeniti iz drugih varijabli pomoću jednadžbi ograničenja. |
Povijest usklađivanja podataka
Ovdje su bitne znamenitosti iz povijesti usklađivanja podataka.
- DVR (provjera valjanosti i usklađivanje podataka) započeo je ranih 1960-ih. Bio je usmjeren na zatvaranje materijalnih bilanci u proizvodnji gdje su bila dostupna sirova mjerenja za sve varijable.
- U kasnim 1960-ima sve neizmjerene varijable uzete su u obzir u procesu usklađivanja podataka.
- Kvazistacionarna dinamika za filtriranje i paralelnu procjenu parametara tijekom vremena uveli su 1977. Stanley i Mah.
- Dinamički DVR razvijen je kao nelinearni optimizacijski model koji je izdao Liebman 1992.
Proces usklađivanja podataka
Vrste metoda usklađivanja podataka su:
Usklađivanje matičnih podataka
Usklađivanje matičnih podataka tehnika je usklađivanja samo matičnih podataka između izvora i cilja. Glavni podaci uglavnom su nepromjenjivi ili se sporo mijenjaju po prirodi, a na skupu podataka ne provodi se operacija združivanja.
Nekoliko uobičajenih primjera usklađivanja matičnih podataka su:
- Ukupan broj redaka
- Ukupni kupac u izvoru i cilju
- Ukupan broj stavki u izvoru i cilju
- Ukupan broj redaka na temelju zadanog uvjeta
- Broj aktivnih korisnika
- Broj neaktivnih korisnika itd.
Točnost aktivnosti
- Morate biti sigurni da su transakcije važeće i da imaju ispravnu svrhu.
- Potrebno je provjeriti jesu li transakcije ispravno autorizirane.
Usklađivanje transakcijskih podataka
Transakcijski podaci čine bazu BI izvješća. Stoga svaka nepodudarnost u transakcijskim podacima može izravno utjecati na pouzdanost izvješća i cijelog BI sustava općenito.
Metoda usklađivanja transakcijskih podataka koristi se u smislu ukupnog zbroja koji sprječava bilo kakvu nepodudarnost uzrokovanu promjenom granularnosti kvalificirajućih dimenzija.
Primjeri mjera koje se koriste za usklađivanje transakcijskih podataka trebali bi biti:
- Zbroj ukupnog prihoda izračunatog iz izvora i cilja
- Zbroj cjelokupne prodane stavke, izračunat iz izvora i cilja itd.
Automatizirano usklađivanje podataka
U velikom sustavu upravljanja skladištem podataka, zgodno je automatizirati proces usklađivanja podataka tako da ovo postane sastavni dio učitavanja podataka. Omogućuje vam održavanje zasebnih tablica metapodataka za učitavanje. Štoviše, automatizirano usklađivanje će informirati sve dionike o valjanosti izvješća.
Najbolje prakse korištenja usklađivanja podataka
- Proces usklađivanja podataka trebao bi biti usmjeren na ispravljanje pogrešaka mjerenja.
- Grube pogreške trebale bi biti jednake nuli kako bi proces usklađivanja podataka bio učinkovit.
- Standardni pristup usklađivanja podataka oslanjao se na jednostavno brojanje zapisa kako bi se pratilo je li ciljani broj zapisa migrirao ili ne.
- Rješenje za migraciju podataka pruža slične mogućnosti usklađivanja i funkciju izrade prototipova podataka koja nudi testiranje usklađivanja punog volumena podataka.
Alati za usklađivanje podataka
1) OpenRefine
OpenRefine, koji je ranije bio poznat kao Google Refine, koristan je okvir za usklađivanje baze podataka. Omogućuje vam čišćenje i prijenos neurednih podataka.
Preuzmite link: https://openrefine.org/
2) TIBCO jasnoća
Ovaj alat za usklađivanje podataka nudi softverske usluge na zahtjev s weba u obliku softvera kao usluge. Korisnicima omogućuje provjeru valjanosti podataka i čišćenje podataka. Omogućuje potpune značajke testiranja usklađivanja. Široko korišten u ETL procesu.
Preuzmite Link: https://www.tibco.com/
3) Winpure
Winpure je pristupačan i točan softver za čišćenje podataka. Omogućuje vam čišćenje velike količine podataka, uklanjanje duplikata, ispravljanje i standardizaciju za dizajn konačnog skupa podataka.
Preuzmite Link: https://winpure.com/
rezime
- Validacija i usklađivanje podataka (DVR) tehnologija je koja koristi matematičke modele za obradu informacija.
- Korištenje usklađivanja podataka pomaže vam u izdvajanju točnih i pouzdanih informacija o stanju industrijskog procesa iz neobrađenih podataka mjerenja.
- Gruba pogreška, vidljivost, varijanca, redundantnost važni su pojmovi koji se koriste u procesu usklađivanja podataka
- Validacija podataka i usklađivanje započeli su ranih 1960-ih.
- Tri vrste metoda usklađivanja podataka su 1) usklađivanje matičnih podataka 2) usklađivanje transakcijskih podataka 3) automatizirano usklađivanje podataka
- Grube pogreške trebale bi biti jednake nuli kako bi proces usklađivanja podataka bio učinkovit.
- Neki važni alati za usklađivanje podataka su: 1) OpenRefine 2) TIBCO 3) Winpure
- Ova se metoda široko koristi u praćenju performansi i procesa u rafineriji nafte/nuklearnoj/kemijskoj industriji
