Что такое сверка данных? Определение, процесс, инструменты

Что такое сверка данных?

Согласование данных (DR) определяется как процесс проверки данных во время миграции данных. В этом процессе целевые данные сравниваются с исходными данными, чтобы убедиться, что архитектура миграции передает данные. Проверка и сверка данных (DVR) означает технологию, которая использует математические модели для обработки информации.

Почему сверка данных важна?

В процессе миграции данных возможны ошибки в логике сопоставления и преобразования. Такие проблемы, как сбои во время выполнения, такие как отключения сети или нарушенные транзакции, могут привести к повреждению данных.

Ошибки такого рода могут привести к тому, что данные останутся в недопустимом состоянии. Это может создать ряд проблем, таких как:

Отсутствующие записи
Недостающие значения
Неверные значения
Дублированные записи
Плохо отформатированные значения
Разорванные связи между таблицами или системами

Вот важные причины для использования процесса сверки данных:

Использование сверки данных помогает вам извлекать точную и надежную информацию о состоянии отраслевых процессов из необработанных данных измерений.
Это также поможет вам создать единый согласованный набор данных, представляющий наиболее вероятную операцию процесса.
Это также приводит к неточной информации и проблемам с обслуживанием клиентов.
Согласование данных также важно для интеграции управления предприятием.

Помимо вышесказанного, сверка данных имеет множество преимуществ/преимуществ.

Терминология, связанная со сверкой данных

Грубая ошибка	Грубые погрешности измерений. Он отражает только ошибки смещения, неисправности приборов или аномальные всплески шума, если вы используете только короткий период усреднения.
возможность наблюдения	Анализ наблюдаемости может дать вам подробную информацию о том, какие переменные можно определить для данного набора ограничений и набора измерений.
дисперсия	Дисперсия — это мера изменчивости датчика.
избыточность	Это поможет вам определить, какие измерения следует оценивать на основе других переменных, используя уравнения ограничений.

История сверки данных

Здесь представлены важные вехи из истории сверки данных.

DVR (проверка и сверка данных) началась в начале 1960-х годов. Его цель заключалась в закрытии материальных балансов на производстве, где первичные измерения были доступны для всех переменных.
В конце 1960-х годов в процессе сверки данных учитывались все неизмеренные переменные.
Динамика квазистационарного состояния для фильтрации и параллельной оценки параметров во времени была введена в 1977 году Стэнли и Ма.
Динамический DVR был разработан как модель нелинейной оптимизации, выпущенная Либманом в 1992 году.

Процесс сверки данных

Типы методов сверки данных:

Согласование основных данных

Согласование основных данных — это метод согласования только основных данных между источником и целью. Основные данные по своей природе в основном неизменны или медленно меняются, и с набором данных не выполняется никаких операций агрегирования.

Вот несколько распространенных примеров сверки основных данных:

Общее количество строк
Всего клиентов в источнике и цели
Общее количество элементов в источнике и цели
Общее количество строк в зависимости от заданного условия
Количество активных пользователей
Количество неактивных пользователей и т. д.

Точность активности

Вам необходимо убедиться, что транзакции действительны и имеют правильное назначение.
Необходимо проверить, были ли транзакции должным образом авторизованы.

Согласование транзакционных данных

Данные транзакций составляют основу отчетов BI. Поэтому любое несоответствие в транзакционных данных может напрямую повлиять на надежность отчета и всей BI-системы в целом.

Метод сверки транзакционных данных используется в терминах общей суммы, что предотвращает любые несоответствия, вызванные изменением детализации квалификационных измерений.

Примерами мер, используемых для сверки транзакционных данных, могут быть:

Сумма общего дохода, рассчитанная на основе источника и цели
Сумма всего проданного товара, рассчитанная на основе источника и цели и т. д.

Автоматизированная сверка данных

В большой системе управления хранилищем данных удобно автоматизировать процесс сверки данных, сделав его неотъемлемой частью загрузки данных. Это позволяет поддерживать отдельные таблицы метаданных загрузки. Более того, автоматизированная сверка будет информировать все заинтересованные стороны о достоверности отчетов.

лучшие практики использования сверки данных

Процесс сверки данных должен быть направлен на исправление ошибок измерения.
Грубые ошибки должны быть равны нулю, чтобы сделать процесс согласования данных эффективным.
Стандартный подход к сверке данных основан на простом подсчете записей, чтобы отслеживать, было ли перенесено заданное количество записей или нет.
Решение для миграции данных предоставляет аналогичные возможности сверки и функциональность прототипирования данных, что обеспечивает полномасштабное тестирование сверки данных.

Инструменты сверки данных

1) ОткрытьУточнить

OpenRefine, ранее известный как Google Refine, представляет собой полезную платформу для согласования баз данных. Это позволяет очищать и передавать беспорядочные данные.

Ссылка для скачивания: https://openrefine.org/

2) ТИБКО Ясность

Этот инструмент сверки данных предлагает программные услуги по запросу из Интернета в форме «Программное обеспечение как услуга». Это позволяет пользователям проверять данные и очищать данные. Он предоставляет полные функции тестирования на согласование. Широко используется в процессе ETL.

Ссылка для скачивания: https://www.tibco.com/

3) Винпур

Winpure — доступное и точное программное обеспечение для очистки данных. Он позволяет очищать большие объемы данных, удалять дубликаты, исправлять и стандартизировать их для создания окончательного набора данных.

Ссылка для скачивания: https://winpure.com/

Резюме

Проверка и сверка данных (DVR) — это технология, которая использует математические модели для обработки информации.
Использование сверки данных помогает вам извлекать точную и надежную информацию о состоянии отраслевых процессов из необработанных данных измерений.
Грубая ошибка, наблюдаемость, дисперсия, избыточность — важные термины, используемые в процессе сверки данных.
Проверка и согласование данных начались в начале 1960-х годов.
Три типа методов сверки данных: 1) сверка основных данных 2) сверка транзакционных данных 3) автоматическая сверка данных
Грубые ошибки должны быть равны нулю, чтобы сделать процесс согласования данных эффективным.
Некоторые важные инструменты сверки данных: 1) OpenRefine 2) TIBCO 3) Winpure
Этот метод широко используется при мониторинге производительности и процессов в нефтеперерабатывающей/атомной/химической промышленности.

Вы могли бы: