Wat is gegevensafstemming? Definitie, proces, hulpmiddelen
David Carter
⚡ Slimme samenvatting
Gegevensafstemming controleert informatie tijdens de migratie door doelgegevens te vergelijken met brongegevens. Deze pagina beschrijft het proces, legt uit waarom er discrepanties optreden, behandelt de belangrijkste terminologie, de drie afstemmingsmethoden, best practices en de tools die het werk automatiseren.
Wat is gegevensafstemming?
Data reconciliation (DR) wordt gedefinieerd als een proces van verificatie van data tijdens datamigratie. In dit proces worden doeldata vergeleken met brondata om te verzekeren dat de migratiearchitectuur data overdraagt. Datavalidatie en reconciliation (DVR) betekent een technologie die wiskundige modellen gebruikt om informatie te verwerken.
Gegevensafstemming versus gegevensvalidatie
De twee termen komen zo vaak samen voor dat ze vaak als één worden beschouwd, maar ze beantwoorden verschillende vragen en spelen zich op verschillende momenten af.
Gegevensvalidatie De validatie controleert of een enkele waarde op zichzelf acceptabel is. Het controleert een record aan de hand van een regel: klopt de datum, is het e-mailadres correct opgemaakt, komt de landcode voor in de referentielijst? Validatie heeft alleen het record zelf nodig, dus wordt het meestal uitgevoerd tijdens het invoeren of laden van gegevens.
Gegevens- afstemming De controle vraagt of twee datasets overeenkomen. Het vergelijkt aantallen, totalen en belangrijke relaties tussen een bronsysteem en een doelsysteem, en kan alleen worden uitgevoerd als beide systemen bestaan. Een record kan aan alle validatieregels voldoen en toch een reconciliatiefout opleveren, omdat het twee keer is geschreven of helemaal niet is aangekomen.
| Punt van verschil | Data Validation | Gegevensafstemming |
|---|---|---|
| Vraag beantwoord | Is deze waarde qua vorm correct? | Komen bron en doel overeen? |
| strekking | Een enkel record of veld | Twee complete datasets |
| Als het draait | Bij het binnenkomen of tijdens het laden | Nadat het laden is voltooid |
| Typische fout die is opgemerkt | Onjuist opgemaakt of waarde buiten het bereik | Ontbrekende, dubbele of niet-overeenkomende records |
Omdat ze verschillende fouten opsporen, maakt een betrouwbare migratie gebruik van beide methoden in plaats van tussen beide te kiezen.
Waarom is gegevensafstemming belangrijk?
Tijdens het datamigratieproces kunnen er fouten in de kaart worden gemaakt.ping en transformatielogica. Problemen zoals runtimefouten, bijvoorbeeld netwerkuitval of mislukte transacties, kunnen gegevens beschadigen.
Dit soort fouten kan ertoe leiden dat gegevens in een ongeldige staat achterblijven. Dit kan diverse problemen veroorzaken, zoals:
- Ontbrekende records
- Ontbrekende waarden
- Onjuiste waarden
- Dubbele records
- Slecht opgemaakte waarden
- Verbroken relaties tussen tabellen of systemen
Hieronder volgen belangrijke redenen om het gegevensafstemmingsproces te gebruiken:
- Het gebruik van gegevensafstemming helpt u bij het uitvoeren van bijvoorbeeld...tracHet verkrijgen van accurate en betrouwbare informatie over de status van industriële processen op basis van ruwe meetgegevens.
- Het helpt je ook om één consistente dataset te produceren die de meest waarschijnlijke procesuitvoering weergeeft.
- Zonder dit leiden onopgemerkte fouten tot onjuiste inzichten en problemen met de klantenservice.
- Het afstemmen van gegevens is ook belangrijk voor de integratie van ondernemingscontrole.
Naast het bovenstaande biedt data-afstemming nog vele andere voordelen.
Terminologie geassocieerd met gegevensafstemming
| Grove fout | Grove fouten in metingen. Het weerspiegelt alleen biasfouten, instrumentstoringen of abnormale ruispieken als u slechts een korte tijdmiddelingsperiode gebruikt. |
| observeerbaarheid | Met observatieanalyse krijgt u inzicht in welke variabelen kunnen worden bepaald voor een bepaalde reeks beperkingen en een reeks metingen. |
| variance | Variantie is een maat voor de variabiliteit van een sensor. |
| Redundantie | Het helpt je te bepalen welke metingen uit andere variabelen moeten worden afgeleid door gebruik te maken van de beperkingsvergelijkingen. |
Geschiedenis van gegevensafstemming
Hier vindt u essentiële herkenningspunten uit de geschiedenis van datareconciliatie.
- DVR (Datavalidatie en Reconciliatie) begon begin jaren zestig. Het was gericht op het sluiten van materiaalbalansen in de productie, waarbij voor alle variabelen ruwe metingen beschikbaar waren.
- Eind jaren zestig werden alle niet-gemeten variabelen meegenomen in het gegevensafstemmingsproces.
- Quasi-steady state-dynamiek voor filtering en parallelle parameterschatting in de loop van de tijd werd in 1977 geïntroduceerd door Stanley en Mah.
- Dynamische DVR is ontwikkeld als een niet-lineair optimalisatiemodel dat in 1992 door Liebman is uitgegeven
Moderne praktijkgroepen die werken volgens drie verschillende verzoeningsmethoden.
Gegevensafstemmingsproces
Soorten gegevensafstemmingsmethoden zijn:
Afstemming van stamgegevens
Master data reconciliation is een techniek om alleen de master data tussen bron en doel te reconcilieren. Master data is meestal onveranderlijk of verandert langzaam van aard, en er wordt geen aggregatiebewerking uitgevoerd op de dataset.
Enkele veelvoorkomende voorbeelden van afstemming van stamgegevens zijn:
- Totaal aantal rijen
- Totale klant in bron en doel
- Totaal aantal items in bron en doel
- Totaal aantal rijen op basis van een bepaalde voorwaarde
- Aantal actieve gebruikers
- Aantal inactieve gebruikers enz.
Afstemming van transactiegegevens
Transactiegegevens vormen de basis van BI-rapporten. Daarom kan elke mismatch in transactiegegevens een directe impact hebben op de betrouwbaarheid van het rapport en het hele BI-systeem in het algemeen.
Er wordt een afstemmingsmethode voor transactiegegevens gebruikt in termen van de totale som, waardoor eventuele mismatches worden voorkomen die worden veroorzaakt door het wijzigen van de granulariteit van kwalificerende dimensies.
Voorbeelden van maatregelen die worden gebruikt voor de afstemming van transactiegegevens zijn:
- Som van totale inkomsten berekend op basis van bron en doel
- De som van alle verkochte artikelen, berekend op basis van bron en doel, enz.
Geautomatiseerde gegevensafstemming
In grote datawarehouse-beheersystemen is het handig om het gegevensafstemmingsproces te automatiseren door dit een integraal onderdeel te maken van het laden van gegevens. Hiermee kunt u afzonderlijke tabellen met metagegevens voor het laden onderhouden. Bovendien houdt geautomatiseerde afstemming alle belanghebbenden op de hoogte van de geldigheid van de rapporten.
Beste werkwijzen voor het gebruik van gegevensafstemming
- Het proces van gegevensafstemming moet gericht zijn op het corrigeren van meetfouten.
- Om het gegevensafstemmingsproces efficiënt te laten verlopen, moeten de brutofouten nul zijn.
- De standaardmethode voor gegevensafstemming is gebaseerd op eenvoudige tellingen van records om de gegevens bij te houden. track geeft aan of het beoogde aantal records al dan niet is gemigreerd.
- De datamigratieoplossing biedt vergelijkbare mogelijkheden voor reconciliatie en data-protocol.ping functionaliteit die het testen van de afstemming van volledige datavolumes mogelijk maakt.
Nauwkeurigheid van activiteit
Naast de tellingen en totalen moet ook de onderliggende activiteit zelf de toets der kritiek doorstaan.
- U moet ervoor zorgen dat transacties geldig zijn en het juiste doel hebben.
- Moet controleren of de transacties correct zijn geautoriseerd.
Hulpmiddelen voor gegevensafstemming
1) OpenVerfijn
OpenRefine, dat voorheen bekend stond als Google Refine is een handig framework voor database-reconciliatie. Het stelt je in staat om ongestructureerde data op te schonen en over te dragen.
Download link: https://openrefine.org/
2) TIBCO
Deze tool voor gegevensafstemming biedt software-services op aanvraag via het web in de vorm van Software-as-a-Service (SaaS). Gebruikers kunnen hiermee gegevens valideren en opschonen. De tool biedt uitgebreide testmogelijkheden voor gegevensafstemming en wordt veel gebruikt in ETL-processen. Deze functionaliteit werd oorspronkelijk verkocht onder de naam TIBCO Clarity en maakt nu deel uit van het TIBCO-portfolio voor gegevensbeheer.
Download Link: https://www.tibco.com/solutions/data-management
3) Winpuur
Winpure is betaalbare en nauwkeurige software voor het opschonen van data. Het stelt u in staat om grote hoeveelheden data te schonen, duplicaten te verwijderen, te corrigeren en te standaardiseren om de uiteindelijke dataset samen te stellen.
Download Link: https://winpure.com/
