Veri Uzlaştırma Nedir? Tanım, Süreç, Araçlar

Veri Uzlaştırma Nedir?

Veri uzlaştırma (DR), veri geçişi sırasında verilerin doğrulanması süreci olarak tanımlanır. Bu süreçte hedef veriler, geçiş mimarisinin veri aktardığından emin olmak için kaynak verilerle karşılaştırılır. Veri doğrulama ve uzlaştırma (DVR), bilgileri işlemek için matematiksel modeller kullanan bir teknoloji anlamına gelir.

Veri Uzlaştırma neden önemlidir?

Veri geçiş sürecinde haritada hatalar oluşması mümkündür.ping ve dönüşüm mantığı. Ağ kesintileri veya bozuk işlemler gibi çalışma zamanı hataları verileri bozabilir.

Bu tür hatalar verilerin geçersiz durumda kalmasına neden olabilir. Bunlar aşağıdaki gibi bir dizi soruna neden olabilir:

• Eksik kayıtlar
• Kayıp değerler
• Yanlış değerler
• Yinelenen kayıtlar
• Kötü biçimlendirilmiş değerler
• Tablolar veya sistemler arasında bozuk ilişkiler

Veri Mutabakat Sürecini kullanmanın önemli nedenleri şunlardır:

• Veri uzlaştırmanın kullanımı size örneğin şu konularda yardımcı olur:tracHam ölçüm verilerinden endüstri sürecinin durumu hakkında doğru ve güvenilir bilgiler elde etmek.
• Aynı zamanda, en olası süreç operasyonunu temsil eden tek bir tutarlı veri kümesi oluşturmanıza da yardımcı olur.
• Aynı zamanda yanlış içgörülere ve müşteri hizmetleriyle ilgili sorunlara da yol açar.
• Verilerin mutabakatı kurumsal kontrol entegrasyonu için de önemlidir.

Yukarıdakilerin dışında Veri mutabakatının birçok avantajı/avantajı vardır.

Veri Mutabakatı ile İlgili Terminoloji

Veri Mutabakatının Tarihi

Burada Veri Uzlaştırma geçmişinden önemli noktalar yer almaktadır.

• DVR (Veri doğrulama ve Mutabakat) 1960'ların başında başladı. Tüm değişkenler için ham ölçümlerin mevcut olduğu üretimde malzeme dengelerinin kapatılması amaçlandı.
• 1960'ların sonlarında, ölçülemeyen tüm değişkenler veri uzlaşma sürecinde dikkate alındı.
• Zaman içinde filtreleme ve paralel parametre tahmini için yarı kararlı durum dinamikleri, 1977'de Stanley ve Mah.
• Dinamik DVR, 1992 yılında Liebman tarafından yayınlanan doğrusal olmayan bir optimizasyon modeli olarak geliştirilmiştir.

Veri Mutabakat Süreci

Veri Uzlaştırma yöntemlerinin türleri şunlardır:

Ana Veri Mutabakatı

Ana veri mutabakatı, kaynak ve hedef arasında yalnızca ana verilerin mutabakatını sağlayan bir tekniktir. Ana veriler çoğunlukla değişmez veya doğası gereği yavaş değişir ve veri kümesi üzerinde herhangi bir toplama işlemi yapılmaz.

Ana veri mutabakatına ilişkin birkaç yaygın örnek şunlardır:

• Toplam satır sayısı
• Kaynak ve hedefteki Toplam Müşteri
• Kaynak ve hedefteki toplam Öğe sayısı
• Verilen koşula göre toplam satır sayısı
• Aktif kullanıcı sayısı
• Etkin olmayan kullanıcı sayısı vb.

Faaliyetin Doğruluğu

• İşlemlerin geçerli olduğundan ve amacının doğru olduğundan emin olmanız gerekir.
• İşlemlerin uygun şekilde yetkilendirilip yetkilendirilmediğini kontrol etmeniz gerekiyor.

İşlemsel Veri Mutabakatı

İşlemsel veriler BI raporlarının temelini oluşturur. Bu nedenle işlem verilerindeki herhangi bir uyumsuzluk, raporun ve genel olarak tüm BI sisteminin güvenilirliğini doğrudan etkileyebilir.

İşlemsel veri mutabakatı yöntemi toplam toplam üzerinden kullanılarak, niteleyici boyutların ayrıntı düzeyinin değiştirilmesinden kaynaklanabilecek uyumsuzlukların önüne geçilir.

İşlem verilerinin mutabakatı için kullanılan önlemlerin örnekleri şöyle olmalıdır:

1. Kaynak ve hedeften hesaplanan toplam gelirin toplamı
2. Kaynak ve hedeften vb. hesaplanan satılan tüm ürünün toplamı.

Otomatik Veri Mutabakatı

Büyük Veri ambarı yönetim sisteminde, veri mutabakat sürecini veri yüklemenin ayrılmaz bir parçası haline getirerek otomatikleştirmek uygundur. Ayrı yükleme meta veri tablolarını korumanıza olanak tanır. Ayrıca otomatik mutabakat, tüm paydaşları raporların geçerliliği konusunda bilgilendirecektir.

Veri Mutabakatını Kullanmaya İlişkin En İyi Uygulamalar

• Veri mutabakatı süreci doğru ölçüm hatalarını hedeflemelidir.
• Veri mutabakat sürecini verimli kılmak için büyük hataların sıfır olması gerekir.
• Veri uzlaştırmasının standart yaklaşımı, basit kayıt sayımlarına dayanarak verileri doğru bir şekilde takip etmeyi amaçlamıştır. tracHedeflenen kayıt sayısının taşınıp taşınmadığının k değeri.
• Veri geçiş çözümü, benzer uzlaştırma yetenekleri ve veri prototipi sunar.ping Tam hacimli veri uzlaştırma testi olanağı sunan işlevsellik.

Veri Mutabakat Araçları

1) Açık Refine

Daha önce OpenRefine olarak bilinen Google Refine, kullanışlı bir Veritabanı Uzlaştırma çerçevesidir. Dağınık verileri temizlemenize ve aktarmanıza olanak tanır.

Download linki: https://openrefine.org/

2) TIBCO Berraklık

Bu veri mutabakat aracı, web'den hizmet olarak yazılım biçiminde isteğe bağlı yazılım hizmetleri sunar. Kullanıcıların verileri doğrulamasına ve verileri temizlemesine olanak tanır. Tam mutabakat testi özellikleri sağlar. ETL sürecinde yaygın olarak kullanılır.

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

3) Winpure

Winpure uygun fiyatlı ve doğru bir veri temizleme yazılımıdır. Nihai veri kümesini tasarlamak için büyük miktarda veriyi temizlemenize, kopyaları kaldırmanıza, düzeltmenize ve standartlaştırmanıza olanak tanır.

Download Link: https://winpure.com/

ÖZET

• Veri doğrulama ve mutabakat (DVR), bilgiyi işlemek için matematiksel modeller kullanan bir teknolojidir.
• Veri uzlaştırmanın kullanımı size örneğin şu konularda yardımcı olur:tracHam ölçüm verilerinden endüstri sürecinin durumu hakkında doğru ve güvenilir bilgiler elde etmek.
• Brüt Hata, Gözlemlenebilirlik, Varyans, Artıklık Veri Mutabakat sürecinde kullanılan önemli terimlerdir
• Veri doğrulama ve Mutabakat 1960'ların başında başladı.
• Üç tür Veri Mutabakatı yöntemi şunlardır: 1) Ana Veri Mutabakat 2) İşlemsel Veri Mutabakat 3) Otomatik Veri Mutabakat
• Veri mutabakat sürecini verimli kılmak için büyük hataların sıfır olması gerekir.
• Bazı önemli Veri Mutabakat araçları şunlardır: 1)OpenRefine 2)TIBCO 3) Winpure
• Bu yöntem, petrol rafinerisi/nükleer/kimya endüstrisinde performans ve proses izlemede yaygın olarak kullanılmaktadır.