データ調整とは何ですか? 定義、プロセス、ツール

データ調整とは何ですか?

データ調整 (DR) は、データ移行中にデータを検証するプロセスとして定義されます。このプロセスでは、ターゲット データがソース データと比較され、移行アーキテクチャがデータを転送していることを確認します。データ検証および調整 (DVR) は、数学モデルを使用して情報を処理するテクノロジを意味します。

データ照合とデータ検証

この2つの用語は非常に頻繁に一緒に用いられるため、しばしば同一のものとして扱われるが、それぞれ異なる問いに答えるものであり、異なる時期に作用する。

データ検証 単一の値がそれ自体で許容されるかどうかを問います。レコードをルールに照らし合わせてチェックします。日付は正しいか、メールアドレスは正しい形式か、国コードは参照リストに存在するかなどを確認します。検証には対象のレコードのみが必要なので、通常はデータの入力時または読み込み時に実行されます。

データ調整 2つのデータセットが一致するかどうかを判定します。ソースシステムとターゲットシステム間のカウント、合計、およびキー関係を比較し、両方のシステムが存在する場合にのみ実行できます。レコードはすべての検証ルールを通過しても、二重に書き込まれたり、そもそも存在しなかったりすると、照合エラーとなる場合があります。

相違点	データ検証	データ調整
質問への回答	この値の形式は正しいですか？	情報源と対象は一致しているか？
対象領域	単一のレコードまたはフィールド	2つの完全なデータセット
実行時	入場時または積載中	ロードが完了したら
典型的な失敗例	書式が正しくないか、範囲外の値です	欠落、重複、または一致しないレコード

検出する障害の種類が異なるため、信頼性の高い移行では、どちらか一方を選択するのではなく、両方を使用する。

データ調整が重要なのはなぜですか?

データ移行プロセスでは、マップに間違いが生じる可能性があります。ping そして変換ロジック。ネットワークの切断やトランザクションの破損といった実行時障害などの問題が発生すると、データが破損する可能性があります。

こうしたエラーが発生すると、データが無効な状態になる可能性があります。その結果、以下のような様々な問題が生じる可能性があります。

• 欠落しているレコード
• 欠損値
• 不正な値
• 重複したレコード
• 不正な形式の値
• テーブルまたはシステム間で壊れた関係

データ照合プロセスを使用する重要な理由を以下に示します。

• データ照合の使用は、例えば次のような場合に役立ちます。trac生の測定データから、産業プロセスの状態に関する正確で信頼性の高い情報を取得する。
• また、最も可能性の高いプロセス操作を表す、一貫性のある単一のデータセットを作成するのにも役立ちます。
• それがなければ、検出されないエラーによって不正確な情報が得られ、顧客サービスに問題が生じる。
• データの調整もエンタープライズとコントロールの統合にとって重要です。

上記以外にも、データ照合には多くの利点とメリットがあります。

データ調整に関連する用語

重大なエラー	測定における重大な誤差。 短時間の平均化期間のみを使用している場合は、バイアス エラー、機器の故障、または異常なノイズ スパイクのみが反映されます。
可観測性	観測可能性分析により、特定の制約セットと測定値セットに対してどのような変数を決定できるかについての詳細が得られます。
分散	分散とは、センサーのばらつきの度合いを示す指標である。
冗長化	制約方程式を用いることで、どの測定値を他の変数から推定すべきかを判断するのに役立ちます。

データ調整の歴史

ここでは、データ調整の歴史から重要なランドマークを示します。

• DVR (データ検証と調整) は 1960 年代初頭に始まりました。 これは、すべての変数について生の測定値が利用できる生産現場での物質収支を把握することを目的としていました。
• 1960 年代後半、データ調整プロセスではすべての未測定変数が考慮されました。
• 時間の経過に伴うフィルタリングと並列パラメータ推定のための準定常状態ダイナミクスは、1977 年に Stanley と Mah によって導入されました。
• ダイナミック DVR は、1992 年に Liebman によって発行された非線形最適化モデルとして開発されました。

現代の実践グループは、3つの異なる和解方法に基づいて活動している。

データ調整プロセス

データ調整方法の種類は次のとおりです。

マスターデータの照合

マスター データの調整は、ソースとターゲットの間でマスター データのみを調整する手法です。マスター データはほとんど変更されないか、またはゆっくりと変更されるため、データセットに対して集計操作は実行されません。

マスターデータ調整の一般的な例は次のとおりです。

• 総行数
• ソースとターゲットの合計顧客数
• ソースとターゲットのアイテムの合計数
• 指定された条件に基づく行の合計数
• アクティブユーザー数
• 非アクティブユーザー数など

トランザクションデータの調整

トランザクション データは BI レポートのベースとなります。 したがって、トランザクション データの不一致は、レポートおよび BI システム全体の信頼性に直接影響を与える可能性があります。

トランザクション データ調整方法は合計の観点から使用され、対象となるディメンションの粒度の変更によって生じる不一致を防ぎます。

トランザクションデータの調整に使用される尺度の例は次のとおりです。

1. ソースとターゲットから計算された総収入の合計
2. 販売された全商品の合計金額（仕入先と販売先などから算出）

自動データ調整

大規模なデータ ウェアハウス管理システムでは、データ調整プロセスをデータ ロードの不可欠な部分として自動化すると便利です。これにより、個別のロード メタデータ テーブルを維持できます。さらに、自動調整により、すべての関係者にレポートの有効性に関する情報が提供されます。

データ照合のベストプラクティス

• データ照合プロセスは、測定誤差を修正することを目的とするべきである。
• データ調整プロセスを効率的にするには、重大なエラーをゼロにする必要があります。
• データ調整の標準的なアプローチは、単純なレコード数に依存して track は、目標とするレコード数が移行されたかどうかを示す。
• データ移行ソリューションは、同様の照合機能とデータプロトタイプを提供しますping ボリューム全体のデータ照合テストを提供する機能。

アクティビティの正確性

件数や合計額だけでなく、その根底にある活動自体も検証に耐えうるものでなければならない。

• トランザクションが有効であり、目的が正しいことを確認する必要があります。
• トランザクションが適切に承認されているかどうかを確認する必要があります。

データ調整ツール

1) 開くリファイン

OpenRefineは、以前は Google Refineは、便利なデータベース調整フレームワークです。乱雑なデータをクリーンアップして転送することができます。

リンクをダウンロード： https://openrefine.org/

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2) TIBCO

このデータ照合ツールは、Web経由でオンデマンドのソフトウェアサービスをSaaS（Software-as-a-Service）の形で提供します。ユーザーはデータの検証とクレンジングを行うことができます。完全な照合テスト機能を備え、ETLプロセスで広く利用されています。この機能は元々TIBCO Clarityとして販売されていましたが、現在はTIBCOのデータ管理ポートフォリオに含まれています。

リンクをダウンロード： https://www.tibco.com/solutions/data-management

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3) ウィンピュア

Winpureは、手頃な価格で高精度なデータクリーニングソフトウェアです。大量のデータをクリーニングし、重複データの削除、修正、標準化を行い、最終的なデータセットを作成できます。

リンクをダウンロード： https://winpure.com/

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