Što je usklađivanje podataka? Definicija, proces, alati
David Carter
⚡ Pametni sažetak
Usklađivanje podataka provjerava informacije tijekom migracije uspoređujući ciljne podatke s izvornim podacima. Ova stranica definira proces, objašnjava zašto dolazi do neusklađenosti, pokriva osnovnu terminologiju, tri metode usklađivanja, najbolje prakse i alate koji automatiziraju rad.
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.
Usklađivanje podataka u odnosu na validaciju podataka
Ta dva pojma pojavljuju se zajedno toliko često da se često tretiraju kao jedan, ali odgovaraju na različita pitanja i pojavljuju se u različitim trenucima.
Provjera valjanosti podataka pita je li pojedinačna vrijednost prihvatljiva sama po sebi. Provjerava zapis prema pravilu: je li datum stvaran, je li adresa e-pošte dobro oblikovana, postoji li pozivni broj države u popisu referenci? Validaciji je potreban samo zapis ispred njega, pa se obično izvršava dok se podaci unose ili učitavaju.
Usklađivanje podataka pita slažu li se dva skupa podataka. Uspoređuje brojeve, zbrojeve i ključne odnose između izvornog sustava i ciljnog sustava, a može se pokrenuti samo kada obje strane postoje. Zapis može proći svako pravilo validacije, a ipak biti neuspješno usklađivanje jer je zapisan dvaput ili uopće nije stigao.
| Točka razlike | Provjera valjanosti podataka | Usklađivanje podataka |
|---|---|---|
| Odgovoreno na pitanje | Je li ova vrijednost ispravnog oblika? | Slažu li se izvor i cilj? |
| Djelokrug | Jedan zapis ili polje | Dva potpuna skupa podataka |
| Kada se pokrene | Pri ulasku ili tijekom utovara | Nakon što je učitavanje završeno |
| Uočena tipična greška | Loše formatirana ili vrijednost izvan raspona | Nedostajući, duplicirani ili neusklađeni zapisi |
Budući da otkrivaju različite greške, pouzdana migracija koristi obje umjesto da bira između njih.
Zašto je usklađivanje podataka važno?
U procesu migracije podataka moguće je da se na karti naprave pogreške.ping i logiku transformacije. Problemi poput kvarova tijekom izvođenja, poput prekida mreže ili prekinutih transakcija, mogu oštetiti podatke.
Ove vrste pogrešaka mogu 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
Evo važnih razloga za korištenje postupka usklađivanja podataka:
- Korištenje usklađivanja podataka pomaže vam na primjertracdobivanje točnih i pouzdanih informacija o stanju industrijskog procesa iz sirovih podataka mjerenja.
- Također vam pomaže u stvaranju jedinstvenog konzistentnog skupa podataka koji predstavljaju najvjerojatniji procesni proces.
- Bez toga, neotkrivene pogreške dovode do netočnih uvida i problema s korisničkom službom.
- Usklađivanje podataka također je važno za integraciju kontrole poduzeća.
Osim navedenog, postoje mnoge prednosti i koristi 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 odrediti 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.
Grupe za modernu praksu koje rade na tri različite metode pomirenja.
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.
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 svih prodanih artikala, 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 imati za cilj ispravljanje pogrešaka u mjerenju.
- 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 održalo track je li ciljani broj zapisa migrirao ili ne.
- Rješenje za migraciju podataka pruža slične mogućnosti usklađivanja i prototipa podatakaping funkcionalnost koja nudi testiranje usklađivanja podataka u punom obimu.
Točnost aktivnosti
Uz brojanje i ukupne iznose, i sama temeljna aktivnost mora izdržati inspekciju.
- Morate biti sigurni da su transakcije važeće i da imaju ispravnu svrhu.
- Potrebno je provjeriti jesu li transakcije ispravno autorizirane.
Alati za usklađivanje podataka
1) OpenRefine
OpenRefine, koji je ranije bio poznat kao Google Refine je koristan okvir za usklađivanje baze podataka. Omogućuje vam čišćenje i prijenos neurednih podataka.
Preuzmite link: https://openrefine.org/
2) TIBCO
Ovaj alat za usklađivanje podataka nudi softverske usluge na zahtjev s weba u obliku softvera kao usluge. Omogućuje korisnicima validaciju podataka i čišćenje podataka. Pruža potpune značajke testiranja usklađivanja. Široko se koristi u ETL procesima. Mogućnost se izvorno prodavala kao TIBCO Clarity, a sada se nalazi unutar TIBCO portfelja za upravljanje podacima.
Preuzmite Link: https://www.tibco.com/solutions/data-management
3) Winpure
Winpure je pristupačan i precizan softver za čišćenje podataka. Omogućuje vam čišćenje velike količine podataka, uklanjanje duplikata, ispravljanje i standardizaciju kako bi se dizajnirao konačni skup podataka.
Preuzmite Link: https://winpure.com/
