Co to jest uzgadnianie danych? Definicja, proces, narzędzia

Co to jest uzgadnianie danych?

Uzgadnianie danych (DR) jest definiowane jako proces weryfikacji danych podczas migracji danych. W tym procesie dane docelowe są porównywane z danymi źródłowymi, aby upewnić się, że architektura migracji przesyła dane. Walidacja i uzgadnianie danych (DVR) oznacza technologię, która wykorzystuje modele matematyczne do przetwarzania informacji.

Dlaczego uzgadnianie danych jest ważne?

W procesie migracji danych możliwe jest popełnienie błędów w logice mapowania i transformacji. Problemy takie jak awarie w czasie wykonywania, takie jak przerwy w sieci lub przerwane transakcje, mogą spowodować uszkodzenie danych.

Tego rodzaju błędy mogą prowadzić do pozostawienia danych w nieprawidłowym stanie. Mogą one powodować szereg problemów, takich jak:

Brakujące rekordy
Brakujące wartości
Nieprawidłowe wartości
Zdublowane zapisy
Źle sformatowane wartości
Zerwane relacje między tabelami lub systemami

Oto ważne powody, dla których warto skorzystać z procesu uzgadniania danych:

Korzystanie z uzgadniania danych pomaga w wydobywaniu dokładnych i wiarygodnych informacji o stanie procesów przemysłowych z surowych danych pomiarowych.
Pomaga także wygenerować pojedynczy, spójny zestaw danych reprezentujący najbardziej prawdopodobną operację procesu.
Prowadzi to również do niedokładnych informacji i problemów z obsługą klienta.
Uzgadnianie danych jest również ważne dla integracji kontroli przedsiębiorstwa.

Oprócz powyższego istnieje wiele zalet/korzyści uzgadniania danych.

Terminologia związana z uzgadnianiem danych

Gruby błąd	Duże błędy w pomiarach. Odzwierciedla jedynie błędy stronniczości, awarie przyrządów lub nietypowe skoki szumu, jeśli używany jest tylko krótki okres uśredniania.
Obserwowalność	Analiza obserwowalności może dostarczyć szczegółowych informacji na temat zmiennych, które można określić dla danego zestawu ograniczeń i zestawu pomiarów.
Zmienność	Wariancja jest miarą zmienności czujnika.
Nadmierność	Pomaga określić, które pomiary należy oszacować na podstawie innych zmiennych, korzystając z równań ograniczeń.

Historia uzgadniania danych

Oto najważniejsze punkty orientacyjne z historii uzgadniania danych.

DVR (weryfikacja i uzgadnianie danych) rozpoczęło się na początku lat 1960. XX wieku. Miało to na celu zamknięcie bilansów materiałowych w produkcji, gdzie dostępne były surowe pomiary dla wszystkich zmiennych.
Pod koniec lat sześćdziesiątych w procesie uzgadniania danych uwzględniono wszystkie niezmierzone zmienne.
Quasi-stacjonarna dynamika stanu do filtrowania i równoległej estymacji parametrów w czasie została wprowadzona w 1977 roku przez Stanleya i Maha.
Dynamiczny DVR został opracowany jako nieliniowy model optymalizacji, wydany przez firmę Liebman w 1992 roku

Proces uzgadniania danych

Rodzaje metod uzgadniania danych to:

Uzgadnianie danych podstawowych

Uzgadnianie danych głównych to technika uzgadniania wyłącznie danych głównych między źródłem a celem. Dane główne są w większości niezmienne lub powoli się zmieniają, a na zestawie danych nie wykonuje się żadnej operacji agregacji.

Oto kilka typowych przykładów uzgadniania danych podstawowych:

Całkowita liczba wierszy
Całkowita liczba klientów w źródle i miejscu docelowym
Całkowita liczba elementów w źródle i miejscu docelowym
Całkowita liczba wierszy na podstawie danego warunku
Liczba aktywnych użytkowników
Liczba nieaktywnych użytkowników itp.

Dokładność działania

Musisz upewnić się, że transakcje są ważne i mają właściwy cel.
Należy sprawdzić, czy transakcje zostały prawidłowo autoryzowane.

Uzgadnianie danych transakcyjnych

Podstawą raportów BI są dane transakcyjne. Dlatego jakakolwiek niezgodność danych transakcyjnych może bezpośrednio wpłynąć na wiarygodność raportu i ogólnie całego systemu BI.

Metoda uzgadniania danych transakcyjnych stosowana jest w ujęciu sumarycznym, co zapobiega wszelkim niedopasowaniom spowodowanym zmianą szczegółowości wymiarów kwalifikujących.

Przykładami środków stosowanych do uzgadniania danych transakcyjnych powinny być:

Suma całkowitego dochodu obliczona według źródła i celu
Suma całego sprzedanego przedmiotu, obliczona według źródła i celu itp.

Automatyczne uzgadnianie danych

W dużych systemach zarządzania hurtownią danych wygodnie jest zautomatyzować proces uzgadniania danych, czyniąc go integralną częścią ładowania danych. Pozwala na utrzymanie oddzielnych tabel metadanych ładowania. Co więcej, dzięki automatycznemu uzgadnianiu wszyscy interesariusze będą informowani o ważności raportów.

Najlepsze praktyki stosowania uzgadniania danych

Proces uzgadniania danych powinien mieć na celu skorygowanie błędów pomiaru.
Aby proces uzgadniania danych był efektywny, błędy brutto powinny wynosić zero.
Standardowe podejście do uzgadniania danych opiera się na prostych licznikach rekordów w celu śledzenia, czy docelowa liczba rekordów została przeniesiona, czy nie.
Rozwiązanie do migracji danych zapewnia podobne możliwości uzgadniania i prototypowania danych, które oferuje testowanie uzgadniania danych w pełnym wolumenie.

Narzędzia do uzgadniania danych

1) Otwórz zawęź

OpenRefine, wcześniej znane jako Google Refine, to przydatna platforma uzgadniania baz danych. Umożliwia czyszczenie i przesyłanie niechlujnych danych.

Download link: https://openrefine.org/

2) TIBCO Przejrzystość

To narzędzie do uzgadniania danych oferuje usługi oprogramowania na żądanie z Internetu w formie oprogramowania jako usługi. Umożliwia użytkownikom sprawdzanie poprawności danych i oczyszczanie danych. Zapewnia pełne funkcje testowania uzgadniania. Szeroko stosowany w procesie ETL.

Download Link: https://www.tibco.com/

3) Winpure

Winpure to niedrogie i dokładne oprogramowanie do czyszczenia danych. Pozwala na oczyszczenie dużej ilości danych, usunięcie duplikatów, poprawienie i ujednolicenie w celu zaprojektowania finalnego zbioru danych.

Download Link: https://winpure.com/

Podsumowanie

Walidacja i uzgadnianie danych (DVR) to technologia wykorzystująca modele matematyczne do przetwarzania informacji.
Zastosowanie uzgadniania danych pomaga w wydobywaniu dokładnych i wiarygodnych informacji o stanie procesów przemysłowych z surowych danych pomiarowych.
Błąd poważny, obserwowalność, wariancja, redundancja to ważne terminy używane w procesie uzgadniania danych
Walidacja i uzgadnianie danych rozpoczęły się na początku lat sześćdziesiątych.
Trzy rodzaje metod uzgadniania danych to 1) Uzgadnianie danych podstawowych 2) Uzgadnianie danych transakcyjnych 3) Automatyczne uzgadnianie danych
Aby proces uzgadniania danych był efektywny, błędy brutto powinny wynosić zero.
Niektóre ważne narzędzia do uzgadniania danych to: 1)OpenRefine 2)TIBCO 3) Winpure
Metoda ta jest szeroko stosowana w monitorowaniu wydajności i procesów w przemyśle rafinacji ropy naftowej/jądrowym/chemicznym

Możesz lubić: