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.

Согласование данных против проверки данных

Эти два термина встречаются так часто вместе, что их нередко рассматривают как один, но они отвечают на разные вопросы и применяются в разные моменты времени.

Валидация данных Проверяет, является ли отдельное значение допустимым само по себе. Проверяет запись на соответствие правилу: является ли дата достоверной, правильно ли сформирован адрес электронной почты, существует ли код страны в списке ссылок? Для проверки достаточно самой записи, поэтому она обычно выполняется по мере ввода или загрузки данных.

Согласование данных Эта проверка проверяет, совпадают ли два набора данных. Она сравнивает подсчеты, суммы и ключевые связи между исходной и целевой системами и может быть выполнена только при наличии обеих сторон. Запись может пройти все правила проверки и при этом считаться неудачной при сверке, поскольку она была записана дважды или вообще не поступила.

Отличие	проверка достоверности данных	Согласование данных
Ответ на вопрос	Правильно ли указано это значение?	Соответствуют ли источник и цель данным?
Объем	Отдельная запись или поле	Два полных набора данных
Когда он работает	При погрузке или во время погрузки	После завершения погрузки
Типичная ошибка обнаружена	Неправильно отформатированное значение или значение, выходящее за пределы допустимого диапазона.	Отсутствующие, дублирующиеся или несовпадающие записи

Поскольку они выявляют разные ошибки, надежная миграция использует оба метода, а не выбирает между ними.

Почему сверка данных важна?

В процессе миграции данных возможны ошибки при сопоставлении данных.ping и логику преобразования. Такие проблемы, как сбои во время выполнения, например, обрывы сети или неработающие транзакции, могут привести к повреждению данных.

Подобные ошибки могут привести к тому, что данные останутся в некорректном состоянии. Это может вызвать 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 функции сверки данных помогает, например,tracПолучение точной и достоверной информации о состоянии производственных процессов на основе исходных данных измерений.
• Это также помогает создать единый согласованный набор данных, отражающий наиболее вероятную операцию процесса.
• Без этого невыявленные ошибки приводят к неточной информации и проблемам с обслуживанием клиентов.
• Согласование данных также важно для интеграции управления предприятием.

Помимо вышеперечисленного, существует множество других преимуществ и выгод от сверки данных.

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 показаний датчика.
избыточность	Это помогает 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.

Современные практические группы, работающие по трем различным методам примирения.

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.

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:

1. Сумма общего дохода, рассчитанная на основе источника и цели
2. Сумма всех проданных товаров, рассчитанная на основе данных об источнике и получателе 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 измерений.
• Грубые ошибки должны быть равны нулю, чтобы сделать процесс согласования данных эффективным.
• Стандартный подход к сверке данных основывается на простом подсчете записей для поддержания актуальности информации. track того, было ли перенесено целевое количество записей или нет.
• Решение для миграции данных обеспечивает аналогичные возможности сверки и создания прототипов данных.ping Функционал, обеспечивающий тестирование полного объема сверки данных.

Точность активности

Помимо подсчетов и итоговых сумм, сама осуществляемая деятельность должна выдерживать проверку.

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

Инструменты сверки данных

1) ОткрытьУточнить

OpenRefine, ранее известный как Google Refine — это полезная платформа для согласования баз данных. Она позволяет очищать и переносить неструктурированные данные.

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

---

2) TIBCO

Этот инструмент для сверки данных предлагает программные услуги по запросу через Интернет в формате «программное обеспечение как услуга» (SaaS). Он позволяет пользователям проверять и очищать данные. Предоставляет полный набор функций тестирования сверки. Широко используется в процессах ETL. Первоначально эта функция продавалась как TIBCO Clarity, а теперь входит в портфель решений TIBCO для управления данными.

Ссылка для скачивания: https://www.tibco.com/solutions/data-management

---

3) Винпур

Winpure — это доступное и точное программное обеспечение для очистки данных. Оно позволяет очистить большие объемы данных, удаляя дубликаты, исправляя и стандартизируя их для создания окончательного набора данных.

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

Часто задаваемые вопросы (FAQ)