การกระทบยอดข้อมูลคืออะไร? ความหมาย กระบวนการ เครื่องมือ
เดวิดคาร์เตอร์
⚡ สรุปอย่างชาญฉลาด
การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล (Data Reconciliation) คือการตรวจสอบข้อมูลระหว่างการย้ายข้อมูลโดยการเปรียบเทียบข้อมูลปลายทางกับข้อมูลต้นทาง หน้านี้อธิบายกระบวนการ สาเหตุที่เกิดความไม่ตรงกัน คำศัพท์หลัก วิธีการตรวจสอบความถูกต้อง 3 วิธี แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด และเครื่องมือที่ช่วยในการทำงานโดยอัตโนมัติ
การกระทบยอดข้อมูลคืออะไร?
การกระทบยอดข้อมูล (Data Reconciliation: DR) ถูกกำหนดให้เป็นกระบวนการตรวจสอบข้อมูลระหว่างการโยกย้ายข้อมูล ในกระบวนการนี้ ข้อมูลเป้าหมายจะถูกเปรียบเทียบกับข้อมูลต้นทางเพื่อให้แน่ใจว่าสถาปัตยกรรมการโยกย้ายกำลังถ่ายโอนข้อมูล การตรวจสอบความถูกต้องและการกระทบยอดข้อมูล (Data Validation and Reconciliation: DVR) หมายถึงเทคโนโลยีที่ใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ในการประมวลผลข้อมูล
การกระทบยอดข้อมูลเทียบกับการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล
สองคำนี้ปรากฏร่วมกันบ่อยมากจนมักถูกมองว่าเป็นคำเดียวกัน แต่จริงๆ แล้วใช้ตอบคำถามที่แตกต่างกันและใช้ในโอกาสที่ต่างกัน
การตรวจสอบข้อมูล ฟังก์ชันนี้จะถามว่าค่าเดียวที่ป้อนเข้ามานั้นยอมรับได้หรือไม่ โดยจะตรวจสอบข้อมูลกับกฎเกณฑ์ เช่น วันที่ถูกต้องหรือไม่ ที่อยู่อีเมลถูกต้องหรือไม่ รหัสประเทศมีอยู่ในรายการอ้างอิงหรือไม่ การตรวจสอบความถูกต้องต้องการเพียงข้อมูลที่อยู่ตรงหน้าเท่านั้น ดังนั้นโดยปกติแล้วจะทำงานเมื่อมีการป้อนหรือโหลดข้อมูล
การกระทบยอดข้อมูล ตรวจสอบว่าชุดข้อมูลสองชุดตรงกันหรือไม่ โดยจะเปรียบเทียบจำนวน ผลรวม และความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างระบบต้นทางและระบบปลายทาง และจะทำงานได้ก็ต่อเมื่อทั้งสองฝั่งมีข้อมูลอยู่แล้วเท่านั้น ข้อมูลหนึ่งอาจผ่านกฎการตรวจสอบทุกข้อ แต่ก็ยังถือว่าไม่ผ่านการกระทบยอด เนื่องจากอาจถูกเขียนซ้ำสองครั้งหรืออาจไม่เคยมาถึงเลย
| จุดแตกต่าง | การตรวจสอบข้อมูล | การกระทบยอดข้อมูล |
|---|---|---|
| คำถามได้รับคำตอบแล้ว | ค่านี้ถูกต้องตามรูปแบบหรือไม่? | แหล่งที่มาและเป้าหมายตรงกันหรือไม่? |
| ขอบเขต | ระเบียนหรือฟิลด์เดียว | ชุดข้อมูลที่สมบูรณ์สองชุด |
| เมื่อมันทำงาน | ขณะเข้าหรือระหว่างการโหลด | หลังจากโหลดเสร็จสิ้น |
| ความล้มเหลวทั่วไปที่ตรวจพบ | ค่าที่จัดรูปแบบไม่ถูกต้องหรืออยู่นอกช่วงที่กำหนด | ข้อมูลที่หายไป ซ้ำซ้อน หรือไม่ตรงกัน |
เนื่องจากวิธีการตรวจจับข้อผิดพลาดแตกต่างกัน การย้ายระบบที่น่าเชื่อถือจึงใช้ทั้งสองวิธีแทนที่จะเลือกใช้วิธีใดวิธีหนึ่ง
เหตุใดการกระทบยอดข้อมูลจึงมีความสำคัญ
ในกระบวนการย้ายข้อมูล อาจเกิดข้อผิดพลาดในการแมปได้ping และตรรกะการแปลงข้อมูล ปัญหาต่างๆ เช่น ความล้มเหลวขณะทำงาน เช่น การขาดการเชื่อมต่อเครือข่าย หรือธุรกรรมที่เสียหาย อาจทำให้ข้อมูลเสียหายได้
ข้อผิดพลาดประเภทนี้อาจทำให้ข้อมูลอยู่ในสถานะที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งอาจก่อให้เกิดปัญหาต่างๆ เช่น:
- ไม่มีบันทึก
- ค่าที่ขาดหายไป
- ค่าไม่ถูกต้อง
- บันทึกที่ซ้ำกัน
- ค่าที่มีรูปแบบไม่ถูกต้อง
- ความสัมพันธ์ที่แตกหักระหว่างตารางหรือระบบ
ต่อไปนี้คือเหตุผลสำคัญที่ควรใช้กระบวนการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล:
- การใช้การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลช่วยคุณได้ เช่นtracเพื่อให้ได้ข้อมูลที่ถูกต้องและน่าเชื่อถือเกี่ยวกับสถานะของกระบวนการอุตสาหกรรมจากข้อมูลการวัดดิบ
- นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสร้างชุดข้อมูลที่สอดคล้องกันเพียงชุดเดียว ซึ่งแสดงถึงขั้นตอนการทำงานที่มีความเป็นไปได้มากที่สุด
- หากไม่มีระบบนี้ ข้อผิดพลาดที่ตรวจไม่พบจะนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ถูกต้องและปัญหาด้านการบริการลูกค้า
- การกระทบยอดข้อมูลยังเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการบูรณาการการควบคุมองค์กร
นอกเหนือจากที่กล่าวมาข้างต้นแล้ว การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลยังมีข้อดีและประโยชน์อีกมากมาย
คำศัพท์ที่เกี่ยวข้องกับการกระทบยอดข้อมูล
| ข้อผิดพลาดขั้นต้น | ข้อผิดพลาดขั้นต้นในการวัด โดยจะแสดงเฉพาะข้อผิดพลาดด้านอคติ เครื่องมือทำงานล้มเหลว หรือเสียงรบกวนที่ผิดปกติ หากคุณใช้ช่วงเวลาเฉลี่ยสั้นๆ เท่านั้น |
| สังเกต | การวิเคราะห์การสังเกตสามารถให้รายละเอียดแก่คุณเกี่ยวกับตัวแปรต่างๆ ที่สามารถกำหนดได้สำหรับชุดข้อจำกัดที่กำหนดให้และชุดการวัดต่างๆ |
| ความแปรปรวน | ค่าความแปรปรวน คือ การวัดความไม่คงที่ของค่าที่ได้จากเซ็นเซอร์ |
| ความฟุ่มเฟือย | วิธีนี้ช่วยให้คุณระบุได้ว่าควรประมาณค่าการวัดใดบ้างจากตัวแปรอื่นๆ โดยใช้สมการข้อจำกัด |
ประวัติความเป็นมาของการกระทบยอดข้อมูล
นี่คือจุดสังเกตสำคัญจากประวัติศาสตร์ของการกระทบยอดข้อมูล
- DVR (การตรวจสอบข้อมูลและการกระทบยอด) เริ่มต้นในต้นปี 1960 มีวัตถุประสงค์เพื่อปิดยอดคงเหลือวัสดุในการผลิตซึ่งมีการวัดผลดิบสำหรับตัวแปรทั้งหมด
- ในช่วงปลายทศวรรษ 1960 ตัวแปรที่ไม่ได้วัดทั้งหมดได้รับการพิจารณาในกระบวนการกระทบยอดข้อมูล
- พลวัตของสถานะกึ่งคงที่สำหรับการกรองและการประมาณค่าพารามิเตอร์แบบขนานเมื่อเวลาผ่านไปถูกนำมาใช้ในปี 1977 โดย Stanley และ Mah
- Dynamic DVR ได้รับการพัฒนาให้เป็นแบบจำลองการปรับให้เหมาะสมแบบไม่เชิงเส้นซึ่งออกโดย Liebman ในปี 1992
กลุ่มปฏิบัติงานสมัยใหม่ที่ใช้สามวิธีการประนีประนอมที่แตกต่างกัน
กระบวนการกระทบยอดข้อมูล
ประเภทของวิธีการกระทบยอดข้อมูลคือ:
การกระทบยอดข้อมูลหลัก
การประสานข้อมูลหลักเป็นเทคนิคในการประสานเฉพาะข้อมูลหลักระหว่างแหล่งข้อมูลและเป้าหมาย ข้อมูลหลักส่วนใหญ่ไม่มีการเปลี่ยนแปลงหรือเปลี่ยนแปลงช้าๆ และไม่มีการดำเนินการรวมข้อมูลกับชุดข้อมูล
ตัวอย่างทั่วไปบางประการของการกระทบยอดข้อมูลหลัก ได้แก่:
- จำนวนแถวทั้งหมด
- ลูกค้าทั้งหมดในแหล่งที่มาและเป้าหมาย
- จำนวนรายการทั้งหมดในแหล่งที่มาและเป้าหมาย
- จำนวนแถวทั้งหมดตามเงื่อนไขที่กำหนด
- จำนวนผู้ใช้งาน
- จำนวนผู้ใช้ที่ไม่ได้ใช้งาน ฯลฯ
การกระทบยอดข้อมูลธุรกรรม
ข้อมูลธุรกรรมเป็นฐานของรายงาน BI ดังนั้นข้อมูลธุรกรรมที่ไม่ตรงกันอาจส่งผลโดยตรงต่อความน่าเชื่อถือของรายงานและระบบ BI ทั้งหมดโดยทั่วไป
วิธีการกระทบยอดข้อมูลธุรกรรมจะใช้ในรูปของผลรวม ซึ่งป้องกันไม่ให้เกิดความไม่ตรงกันที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงรายละเอียดของมิติข้อมูลที่มีคุณสมบัติตามที่กำหนด
ตัวอย่างของมาตรการที่ใช้สำหรับการกระทบยอดข้อมูลธุรกรรมควรเป็น:
- ผลรวมของรายได้ทั้งหมดคำนวณจากแหล่งที่มาและเป้าหมาย
- ผลรวมของสินค้าทั้งหมดที่ขายได้ คำนวณจากแหล่งที่มาและเป้าหมาย เป็นต้น
การกระทบยอดข้อมูลอัตโนมัติ
ในระบบการจัดการคลังข้อมูลขนาดใหญ่ จะสะดวกในการทำให้กระบวนการกระทบยอดข้อมูลเป็นอัตโนมัติโดยทำให้สิ่งนี้เป็นส่วนสำคัญของการโหลดข้อมูล ช่วยให้คุณสามารถรักษาตารางข้อมูลเมตาในการโหลดแยกกันได้ นอกจากนี้ การกระทบยอดอัตโนมัติจะแจ้งให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมดทราบเกี่ยวกับความถูกต้องของรายงาน
แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในการใช้การกระทบยอดข้อมูล
- กระบวนการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลควรมีเป้าหมายเพื่อแก้ไขข้อผิดพลาดในการวัด
- ข้อผิดพลาดรวมควรเป็นศูนย์เพื่อทำให้กระบวนการกระทบยอดข้อมูลมีประสิทธิภาพ
- วิธีการมาตรฐานในการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลนั้นอาศัยการนับจำนวนบันทึกอย่างง่ายเพื่อรักษาความถูกต้อง track ระบุว่าจำนวนระเบียนเป้าหมายได้ถูกย้ายหรือไม่
- โซลูชันการย้ายข้อมูลมอบความสามารถในการกระทบยอดและต้นแบบข้อมูลที่คล้ายคลึงกันping ฟังก์ชันการทำงานที่นำเสนอการทดสอบการกระทบยอดข้อมูลปริมาณเต็มรูปแบบ
ความแม่นยำของกิจกรรม
นอกเหนือจากจำนวนและยอดรวมแล้ว กิจกรรมพื้นฐานนั้นเองก็ต้องผ่านการตรวจสอบด้วยเช่นกัน
- คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าธุรกรรมนั้นถูกต้องและถูกต้องตามวัตถุประสงค์
- จำเป็นต้องตรวจสอบว่าธุรกรรมได้รับการอนุมัติอย่างถูกต้องหรือไม่
เครื่องมือการกระทบยอดข้อมูล
1) โอเพนรีไฟน์
OpenRefine ซึ่งก่อนหน้านี้รู้จักกันในชื่อ Google Refine เป็นเฟรมเวิร์กที่มีประโยชน์สำหรับการกระทบยอดฐานข้อมูล ช่วยให้คุณสามารถทำความสะอาดและถ่ายโอนข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบได้
ดาวน์โหลดลิงค์: https://openrefine.org/
2) ทิบโก้
เครื่องมือตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลนี้ให้บริการซอฟต์แวร์ตามความต้องการผ่านทางเว็บในรูปแบบซอฟต์แวร์เป็นบริการ (Software-as-a-service) ช่วยให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลและทำความสะอาดข้อมูลได้ มีฟีเจอร์การทดสอบความถูกต้องของข้อมูลอย่างครบถ้วน ใช้งานอย่างแพร่หลายในกระบวนการ ETL ความสามารถนี้เดิมทีจำหน่ายในชื่อ TIBCO Clarity และปัจจุบันอยู่ในกลุ่มผลิตภัณฑ์การจัดการข้อมูลของ TIBCO
ดาวน์โหลดลิงค์: https://www.tibco.com/solutions/data-management
3) วินเพียว
Winpure เป็นซอฟต์แวร์ทำความสะอาดข้อมูลที่ราคาไม่แพงและแม่นยำ ช่วยให้คุณทำความสะอาดข้อมูลจำนวนมาก ลบข้อมูลซ้ำซ้อน แก้ไข และจัดมาตรฐานข้อมูลเพื่อสร้างชุดข้อมูลสุดท้าย
ดาวน์โหลดลิงค์: https://winpure.com/
