การกระทบยอดข้อมูลคืออะไร? ความหมาย กระบวนการ เครื่องมือ
เดวิดคาร์เตอร์
การกระทบยอดข้อมูลคืออะไร?
การกระทบยอดข้อมูล (Data Reconciliation: DR) ถูกกำหนดให้เป็นกระบวนการตรวจสอบข้อมูลระหว่างการโยกย้ายข้อมูล ในกระบวนการนี้ ข้อมูลเป้าหมายจะถูกเปรียบเทียบกับข้อมูลต้นทางเพื่อให้แน่ใจว่าสถาปัตยกรรมการโยกย้ายกำลังถ่ายโอนข้อมูล การตรวจสอบความถูกต้องและการกระทบยอดข้อมูล (Data Validation and Reconciliation: DVR) หมายถึงเทคโนโลยีที่ใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ในการประมวลผลข้อมูล
เหตุใดการกระทบยอดข้อมูลจึงมีความสำคัญ
ในกระบวนการย้ายข้อมูล อาจเกิดข้อผิดพลาดในตรรกะการแมปและการเปลี่ยนแปลงได้ ปัญหาต่างๆ เช่น ความล้มเหลวรันไทม์ เช่น เครือข่ายหลุดหรือธุรกรรมที่เสียหายอาจทำให้ข้อมูลเสียหายได้
ข้อผิดพลาดประเภทนี้อาจทำให้ข้อมูลมีสถานะไม่ถูกต้องได้ สิ่งเหล่านี้อาจสร้างปัญหาหลายประการ เช่น:
- ไม่มีบันทึก
- ค่าที่ขาดหายไป
- ค่าไม่ถูกต้อง
- บันทึกที่ซ้ำกัน
- ค่าที่มีรูปแบบไม่ถูกต้อง
- ความสัมพันธ์ที่แตกหักระหว่างตารางหรือระบบ
ต่อไปนี้เป็นเหตุผลสำคัญในการใช้กระบวนการกระทบยอดข้อมูล:
- การใช้การกระทบยอดข้อมูลช่วยให้คุณสามารถดึงข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้เกี่ยวกับสถานะของกระบวนการทางอุตสาหกรรมจากข้อมูลการวัดผลดิบ
- นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสร้างชุดข้อมูลที่สอดคล้องกันซึ่งแสดงถึงการทำงานของกระบวนการที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุด
- นอกจากนี้ยังนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ถูกต้องและปัญหาเกี่ยวกับการบริการลูกค้า
- การกระทบยอดข้อมูลยังเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการบูรณาการการควบคุมองค์กร
นอกเหนือจากข้างต้นแล้ว ยังมีข้อดี/ประโยชน์ของการกระทบยอดข้อมูลอีกมากมาย
คำศัพท์ที่เกี่ยวข้องกับการกระทบยอดข้อมูล
| ข้อผิดพลาดขั้นต้น | ข้อผิดพลาดขั้นต้นในการวัด โดยจะแสดงเฉพาะข้อผิดพลาดด้านอคติ เครื่องมือทำงานล้มเหลว หรือเสียงรบกวนที่ผิดปกติ หากคุณใช้ช่วงเวลาเฉลี่ยสั้นๆ เท่านั้น |
| สังเกต | การวิเคราะห์การสังเกตสามารถให้รายละเอียดแก่คุณเกี่ยวกับตัวแปรต่างๆ ที่สามารถกำหนดได้สำหรับชุดข้อจำกัดที่กำหนดให้และชุดการวัดต่างๆ |
| ความแปรปรวน | ความแปรปรวนคือการวัดความแปรปรวนของเซ็นเซอร์ |
| ความฟุ่มเฟือย | ช่วยให้คุณกำหนดการวัดที่ควรประมาณจากตัวแปรอื่นๆ โดยใช้สมการข้อจำกัด |
ประวัติความเป็นมาของการกระทบยอดข้อมูล
นี่คือจุดสังเกตสำคัญจากประวัติศาสตร์ของการกระทบยอดข้อมูล
- DVR (การตรวจสอบข้อมูลและการกระทบยอด) เริ่มต้นในต้นปี 1960 มีวัตถุประสงค์เพื่อปิดยอดคงเหลือวัสดุในการผลิตซึ่งมีการวัดผลดิบสำหรับตัวแปรทั้งหมด
- ในช่วงปลายทศวรรษ 1960 ตัวแปรที่ไม่ได้วัดทั้งหมดได้รับการพิจารณาในกระบวนการกระทบยอดข้อมูล
- พลวัตของสถานะกึ่งคงที่สำหรับการกรองและการประมาณค่าพารามิเตอร์แบบขนานเมื่อเวลาผ่านไปถูกนำมาใช้ในปี 1977 โดย Stanley และ Mah
- Dynamic DVR ได้รับการพัฒนาให้เป็นแบบจำลองการปรับให้เหมาะสมแบบไม่เชิงเส้นซึ่งออกโดย Liebman ในปี 1992
กระบวนการกระทบยอดข้อมูล
ประเภทของวิธีการกระทบยอดข้อมูลคือ:
การกระทบยอดข้อมูลหลัก
การประสานข้อมูลหลักเป็นเทคนิคในการประสานเฉพาะข้อมูลหลักระหว่างแหล่งข้อมูลและเป้าหมาย ข้อมูลหลักส่วนใหญ่ไม่มีการเปลี่ยนแปลงหรือเปลี่ยนแปลงช้าๆ และไม่มีการดำเนินการรวมข้อมูลกับชุดข้อมูล
ตัวอย่างทั่วไปบางประการของการกระทบยอดข้อมูลหลัก ได้แก่:
- จำนวนแถวทั้งหมด
- ลูกค้าทั้งหมดในแหล่งที่มาและเป้าหมาย
- จำนวนรายการทั้งหมดในแหล่งที่มาและเป้าหมาย
- จำนวนแถวทั้งหมดตามเงื่อนไขที่กำหนด
- จำนวนผู้ใช้งาน
- จำนวนผู้ใช้ที่ไม่ได้ใช้งาน ฯลฯ
ความแม่นยำของกิจกรรม
- คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าธุรกรรมนั้นถูกต้องและถูกต้องตามวัตถุประสงค์
- จำเป็นต้องตรวจสอบว่าธุรกรรมได้รับการอนุมัติอย่างถูกต้องหรือไม่
การกระทบยอดข้อมูลธุรกรรม
ข้อมูลธุรกรรมเป็นฐานของรายงาน BI ดังนั้นข้อมูลธุรกรรมที่ไม่ตรงกันอาจส่งผลโดยตรงต่อความน่าเชื่อถือของรายงานและระบบ BI ทั้งหมดโดยทั่วไป
วิธีการกระทบยอดข้อมูลธุรกรรมจะใช้ในรูปของผลรวม ซึ่งป้องกันไม่ให้เกิดความไม่ตรงกันที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงรายละเอียดของมิติข้อมูลที่มีคุณสมบัติตามที่กำหนด
ตัวอย่างของมาตรการที่ใช้สำหรับการกระทบยอดข้อมูลธุรกรรมควรเป็น:
- ผลรวมของรายได้ทั้งหมดคำนวณจากแหล่งที่มาและเป้าหมาย
- ผลรวมของสินค้าทั้งหมดที่ขาย คำนวณจากแหล่งที่มาและเป้าหมาย ฯลฯ
การกระทบยอดข้อมูลอัตโนมัติ
ในระบบการจัดการคลังข้อมูลขนาดใหญ่ จะสะดวกในการทำให้กระบวนการกระทบยอดข้อมูลเป็นอัตโนมัติโดยทำให้สิ่งนี้เป็นส่วนสำคัญของการโหลดข้อมูล ช่วยให้คุณสามารถรักษาตารางข้อมูลเมตาในการโหลดแยกกันได้ นอกจากนี้ การกระทบยอดอัตโนมัติจะแจ้งให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมดทราบเกี่ยวกับความถูกต้องของรายงาน
แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดของการใช้การกระทบยอดข้อมูล
- กระบวนการกระทบยอดข้อมูลควรมุ่งเป้าไปที่ข้อผิดพลาดในการวัดที่ถูกต้อง
- ข้อผิดพลาดรวมควรเป็นศูนย์เพื่อทำให้กระบวนการกระทบยอดข้อมูลมีประสิทธิภาพ
- แนวทางมาตรฐานของการกระทบยอดข้อมูลอาศัยการนับเรกคอร์ดแบบง่ายเพื่อติดตามว่าจำนวนเรกคอร์ดเป้าหมายถูกย้ายหรือไม่
- โซลูชันการย้ายข้อมูลมอบความสามารถในการกระทบยอดที่คล้ายคลึงกันและฟังก์ชันการสร้างต้นแบบข้อมูลซึ่งมีการทดสอบการกระทบยอดข้อมูลเต็มรูปแบบ
เครื่องมือการกระทบยอดข้อมูล
1) โอเพนรีไฟน์
OpenRefine ซึ่งก่อนหน้านี้รู้จักกันในชื่อ Google Refine เป็นเฟรมเวิร์กการกระทบยอดฐานข้อมูลที่มีประโยชน์ ช่วยให้คุณสามารถทำความสะอาดและถ่ายโอนข้อมูลที่ยุ่งเหยิงได้
ดาวน์โหลดลิงค์: https://openrefine.org/
2) ความชัดเจนของ TIBCO
เครื่องมือกระทบยอดข้อมูลนี้นำเสนอบริการซอฟต์แวร์ตามความต้องการจากเว็บในรูปแบบของบริการซอฟต์แวร์ อนุญาตให้ผู้ใช้ตรวจสอบข้อมูลและล้างข้อมูล มีคุณสมบัติการทดสอบการกระทบยอดที่สมบูรณ์ ใช้กันอย่างแพร่หลายในกระบวนการ ETL
ดาวน์โหลดลิงค์: https://www.tibco.com/
3) วินเพียว
Winpure เป็นซอฟต์แวร์ทำความสะอาดข้อมูลที่แม่นยำและราคาไม่แพง ช่วยให้คุณสามารถล้างข้อมูลจำนวนมาก ลบข้อมูลที่ซ้ำกัน แก้ไขและสร้างมาตรฐานเพื่อออกแบบชุดข้อมูลขั้นสุดท้าย
ดาวน์โหลดลิงค์: https://winpure.com/
สรุป
- การตรวจสอบความถูกต้องและการกระทบยอดข้อมูล (DVR) เป็นเทคโนโลยีที่ใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ในการประมวลผลข้อมูล
- การใช้การกระทบยอดข้อมูลช่วยให้คุณสามารถดึงข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้เกี่ยวกับสถานะของกระบวนการทางอุตสาหกรรมจากข้อมูลการวัดดิบ
- ข้อผิดพลาดรวม ความสามารถในการสังเกต ความแปรปรวน ความซ้ำซ้อนเป็นคำสำคัญที่ใช้ในกระบวนการกระทบยอดข้อมูล
- การตรวจสอบข้อมูลและการกระทบยอดเริ่มต้นในต้นปี 1960
- วิธีการกระทบยอดข้อมูลมี 1 ประเภท ได้แก่ 2) การกระทบยอดข้อมูลหลัก 3) การกระทบยอดข้อมูลธุรกรรม XNUMX) การกระทบยอดข้อมูลอัตโนมัติ
- ข้อผิดพลาดรวมควรเป็นศูนย์เพื่อทำให้กระบวนการกระทบยอดข้อมูลมีประสิทธิภาพ
- เครื่องมือการกระทบยอดข้อมูลที่สำคัญบางประการ ได้แก่ 1) OpenRefine 2) TIBCO 3) Winpure
- วิธีการนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในการตรวจสอบประสิทธิภาพและกระบวนการในอุตสาหกรรมการกลั่นน้ำมัน/นิวเคลียร์/เคมี
