Mi az adategyeztetés? Definíció, folyamat, eszközök
David Carter
⚡ Okos összefoglaló
Az adategyeztetés a migráció során ellenőrzi az információkat a céladatok és a forrásadatok összehasonlításával. Ez az oldal ismerteti a folyamatot, elmagyarázza az eltérések okát, ismerteti az alapvető terminológiát, a három egyeztetési módszert, a bevált gyakorlatokat és a munkát automatizáló eszközöket.
Mi az adategyeztetés?
Az adategyeztetés (DR) az adatok ellenőrzésének folyamata az adatmigráció során. Ebben a folyamatban a céladatokat a forrásadatokkal hasonlítják össze annak biztosítása érdekében, hogy a migrációs architektúra adatokat továbbítson. Az adatellenőrzés és egyeztetés (DVR) olyan technológia, amely matematikai modelleket használ az információk feldolgozásához.
Adategyeztetés vs. adatérvényesítés
A két kifejezés olyan gyakran szerepel együtt, hogy gyakran egyként kezelik őket, de különböző kérdésekre válaszolnak, és különböző időpontokban futnak.
Az adatok ellenőrzése megkérdezi, hogy egyetlen érték elfogadható-e önmagában. Ellenőrzi a rekordot egy szabály alapján: valós-e a dátum, jól formázott-e az e-mail cím, létezik-e az országkód a referencialistában? Az érvényesítésnek csak az előtte lévő rekordra van szüksége, így általában az adatok bevitelekor vagy betöltésekor lefut.
Adategyeztetés megkérdezi, hogy két adathalmaz egyezik-e. Összehasonlítja a forrás- és a célrendszer közötti darabszámokat, összegeket és kulcsfontosságú kapcsolatokat, és csak akkor futtatható, ha mindkét oldal létezik. Egy rekord minden érvényesítési szabályon átmehet, és akkor is egyeztetési hiba lesz, mert kétszer írták ki, vagy egyáltalán nem érkezett meg.
| A különbség pontja | adatok ellenőrzése | Adategyeztetés |
|---|---|---|
| Megválaszolt kérdés | Ez az érték helyes formában? | Egyezik a forrás és a cél? |
| Kör | Egyetlen rekord vagy mező | Két teljes adatkészlet |
| Amikor fut | Belépéskor vagy rakodás közben | A betöltés befejezése után |
| Tipikus hiba észlelése | Rosszul formázott vagy tartományon kívüli érték | Hiányzó, duplikált vagy nem egyező rekordok |
Mivel különböző hibákat észlelnek, egy megbízható migráció mindkettőt használja ahelyett, hogy választana közülük.
Miért fontos az adategyeztetés?
Az adatmigrációs folyamat során előfordulhatnak hibák a térképen.ping és az átalakítási logika. Az olyan problémák, mint a futásidejű hibák, mint a hálózati kimaradások vagy a hibás tranzakciók, adatvesztést okozhatnak.
Az ilyen típusú hibák érvénytelen adatokhoz vezethetnek. Ezek számos problémát okozhatnak, például:
- Hiányzó rekordok
- Hiányzó értékek
- Helytelen értékek
- Megkettőzött rekordok
- Rosszul formázott értékek
- Megszakadt kapcsolatok táblák vagy rendszerek között
Íme néhány fontos ok az adategyeztetési folyamat használatára:
- Az adategyeztetés használata többek között a következőkben segíthet:tracpontos és megbízható információk kinyerése az ipari folyamatok állapotáról a nyers mérési adatokból.
- Segít egyetlen, konzisztens adathalmaz előállításában is, amely a legvalószínűbb folyamatműveletet képviseli.
- Enélkül a fel nem fedezett hibák pontatlan információkhoz és ügyfélszolgálati problémákhoz vezetnek.
- Az adatok egyeztetése a vállalatirányítási integráció szempontjából is fontos.
A fentieken kívül az adategyeztetésnek számos előnye és haszna van.
Az adategyeztetéshez kapcsolódó terminológia
| Durva hiba | Durva mérési hibák. Csak a torzítási hibákat, a műszerhibákat vagy a szokatlan zajcsúcsokat tükrözi, ha csak rövid időintervallumot használ. |
| megfigyelhetőség | A megfigyelhetőségi elemzés részletekkel szolgálhat arról, hogy milyen változókat lehet meghatározni egy adott kényszer- és méréskészlethez. |
| Variancia | A variancia az érzékelő változékonyságának mértéke. |
| Redundancia | Segít meghatározni, hogy mely méréseket kell becsülni más változókból a korlátozó egyenletek segítségével. |
Az adategyeztetés története
Íme, az adategyeztetés történetének lényeges tereptárgyai.
- A DVR (Data validation and Reconciliation) az 1960-as évek elején indult. Célja volt a termelésben az anyagmérlegek lezárása, ahol minden változóra rendelkezésre álltak a nyers mérések.
- Az 1960-as évek végén az összes nem mért változót figyelembe vették az adategyeztetési folyamatban.
- Stanley és Mah 1977-ben vezették be a kvázi-stacionárius dinamikát a szűréshez és a párhuzamos paraméterbecsléshez.
- A Dynamic DVR-t nemlineáris optimalizálási modellként fejlesztették ki, amelyet Liebman adott ki 1992-ben.
Modern gyakorlati csoportok, amelyek három különböző egyeztetési módszerrel dolgoznak.
Adategyeztetési folyamat
Az adategyeztetési módszerek típusai a következők:
Törzsadat-egyeztetés
A törzsadatok egyeztetése egy olyan technika, amely csak a törzsadatokat egyezteti a forrás és a cél között. A törzsadatok többnyire változatlanok vagy lassan változó jellegűek, és az adatkészleten nem történik összesítési művelet.
Néhány gyakori példa a törzsadatok egyeztetésére:
- A sorok teljes száma
- Teljes ügyfél a forrásban és a célban
- Az elemek teljes száma a forrásban és a célban
- A sorok teljes száma az adott feltétel alapján
- Aktív felhasználók száma
- Az inaktív felhasználók száma stb.
Tranzakciós adatok egyeztetése
A tranzakciós adatok képezik a BI-jelentések alapját. Ezért a tranzakciós adatok bármilyen eltérése közvetlenül befolyásolhatja a jelentés és általában az egész BI-rendszer megbízhatóságát.
A tranzakciós adategyeztetési módszer a teljes összegre vonatkozik, amely megakadályozza a minősítő dimenziók részletességének megváltoztatása által okozott eltéréseket.
Példák a tranzakciós adatok egyeztetésére használt intézkedésekre:
- A forrásból és a célból számított teljes bevétel összege
- Az összes eladott tétel összege, a forrás és a cél alapján kiszámítva stb.
Automatizált adategyeztetés
A nagy adattárház menedzsment rendszerben kényelmes az adategyeztetési folyamat automatizálása az adatbetöltés szerves részévé tételével. Lehetővé teszi külön betöltési metaadattáblázatok karbantartását. Ezenkívül az automatizált egyeztetés minden érdekelt felet tájékoztat a jelentések érvényességéről.
Az adategyeztetés használatának ajánlott gyakorlatai
- Az adategyeztetési folyamatnak a mérési hibák korrigálására kell irányulnia.
- A durva hibáknak nullának kell lenniük, hogy az adategyeztetési folyamat hatékony legyen.
- Az adategyeztetés standard megközelítése az egyszerű rekordszámláláson alapult a nyilvántartás érdekében. track, hogy a célzott számú rekord migrálásra került-e vagy sem.
- Az adatmigrációs megoldás hasonló egyeztetési képességeket és adatprototípust kínálping funkció, amely teljes mennyiségű adategyeztetési tesztelést kínál.
A tevékenység pontossága
A darabszámok és az összesítések mellett magának az alapul szolgáló tevékenységnek is meg kell állnia a helyét az ellenőrzés során.
- Meg kell győződnie arról, hogy a tranzakciók érvényesek és céljuk megfelelő.
- Ellenőriznie kell, hogy a tranzakciókat megfelelően engedélyezték-e.
Adategyeztetési eszközök
1) OpenRefine
OpenRefine, amely korábban az alábbi néven volt ismert: Google A Refine egy hasznos adatbázis-egyeztető keretrendszer. Lehetővé teszi a rendezetlen adatok tisztítását és átvitelét.
Download link: https://openrefine.org/
2) TIBCO
Ez az adategyeztető eszköz igény szerinti szoftverszolgáltatásokat kínál a webről, szoftver mint szolgáltatás formájában. Lehetővé teszi a felhasználók számára az adatok validálását és tisztítását. Teljes körű egyeztetési tesztelési funkciókat biztosít. Széles körben használják az ETL folyamatokban. A funkciót eredetileg TIBCO Clarity néven értékesítették, és most a TIBCO adatkezelési portfóliójának része.
Letöltés Link: https://www.tibco.com/solutions/data-management
3) Winpure
A Winpure egy megfizethető és pontos adattisztító szoftver. Lehetővé teszi nagy mennyiségű adat megtisztítását, a duplikátumok eltávolítását, a javítást és a szabványosítást a végső adatkészlet megtervezéséhez.
Letöltés Link: https://winpure.com/
