Hòa giải dữ liệu là gì? Định nghĩa, quy trình, công cụ

Hòa giải dữ liệu là gì?

Data Conciliation (DR) được định nghĩa là một quá trình xác minh dữ liệu trong quá trình di chuyển dữ liệu. Trong quá trình này, dữ liệu mục tiêu được so sánh với dữ liệu nguồn để đảm bảo rằng kiến trúc di chuyển đang truyền dữ liệu. Data Validation and Conciliation (DVR) có nghĩa là một công nghệ sử dụng các mô hình toán học để xử lý thông tin.

Tại sao đối chiếu dữ liệu lại quan trọng?

Trong quá trình di chuyển dữ liệu, có thể xảy ra lỗi trong logic ánh xạ và chuyển đổi. Các vấn đề như lỗi thời gian chạy như mất kết nối mạng hoặc giao dịch bị hỏng có thể làm hỏng dữ liệu.

Loại lỗi này có thể dẫn đến dữ liệu bị bỏ lại ở trạng thái không hợp lệ. Những điều này có thể tạo ra một loạt vấn đề như:

Thiếu hồ sơ
Giá trị bị mất
Giá trị không chính xác
Bản ghi trùng lặp
Giá trị được định dạng sai
Mối quan hệ bị hỏng giữa các bảng hoặc hệ thống

Dưới đây là những lý do quan trọng để sử dụng Quy trình đối chiếu dữ liệu:

Việc sử dụng Đối chiếu dữ liệu giúp bạn trích xuất thông tin chính xác và đáng tin cậy về tình trạng quy trình của ngành từ dữ liệu đo lường thô.
Nó cũng giúp bạn tạo ra một tập hợp dữ liệu nhất quán duy nhất thể hiện hoạt động của quy trình có khả năng xảy ra nhất.
Nó cũng dẫn đến cái nhìn sâu sắc không chính xác và các vấn đề với dịch vụ khách hàng.
Việc đối chiếu dữ liệu cũng rất quan trọng đối với việc tích hợp kiểm soát doanh nghiệp.

Ngoài ra, còn có rất nhiều ưu điểm/lợi ích của việc đối chiếu dữ liệu.

Thuật ngữ liên quan đến đối chiếu dữ liệu

Lỗi tổng thể	Tổng sai số trong phép đo. Nó chỉ phản ánh các lỗi sai lệch, lỗi thiết bị hoặc các xung nhiễu bất thường nếu bạn chỉ sử dụng khoảng thời gian lấy trung bình trong thời gian ngắn.
Khả năng quan sát	Phân tích khả năng quan sát có thể cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về những biến nào có thể được xác định cho một tập hợp các ràng buộc và phép đo nhất định.
Phương sai	Phương sai là thước đo độ biến thiên của cảm biến.
Dư	Nó giúp bạn xác định phép đo nào sẽ được ước tính từ các biến khác bằng cách sử dụng các phương trình ràng buộc.

Lịch sử đối chiếu dữ liệu

Đây là những điểm mốc quan trọng trong lịch sử của Hòa giải dữ liệu.

DVR (Xác thực và đối chiếu dữ liệu) bắt đầu vào đầu những năm 1960. Nó nhằm mục đích kết thúc sự cân bằng vật chất trong sản xuất, nơi có sẵn các phép đo thô cho tất cả các biến.
Vào cuối những năm 1960, tất cả các biến không đo lường được đều được xem xét trong quá trình đối chiếu dữ liệu.
Động lực học trạng thái gần như ổn định để lọc và ước lượng tham số song song theo thời gian được Stanley và Mah giới thiệu vào năm 1977.
Dynamic DVR được phát triển dưới dạng mô hình tối ưu hóa phi tuyến do Liebman đưa ra vào năm 1992

Quá trình đối chiếu dữ liệu

Các loại phương pháp đối chiếu dữ liệu là:

Đối chiếu dữ liệu chủ

Đối chiếu dữ liệu chính là kỹ thuật chỉ đối chiếu dữ liệu chính giữa nguồn và đích. Dữ liệu chính hầu như không thay đổi hoặc thay đổi chậm về bản chất và không có thao tác tổng hợp nào được thực hiện trên tập dữ liệu.

Một số ví dụ phổ biến về đối chiếu dữ liệu chủ là:

Tổng số hàng
Tổng số khách hàng nguồn và mục tiêu
Tổng số mục trong nguồn và mục tiêu
Tổng số hàng dựa trên điều kiện nhất định
Số lượng người dùng đang hoạt động
Số lượng người dùng không hoạt động, v.v.

Độ chính xác của hoạt động

Bạn cần đảm bảo rằng các giao dịch là hợp lệ và đúng mục đích.
Cần kiểm tra xem các giao dịch đã được ủy quyền hợp lệ hay chưa.

Đối chiếu dữ liệu giao dịch

Dữ liệu giao dịch làm cơ sở cho các báo cáo BI. Do đó, bất kỳ sự không khớp nào trong dữ liệu giao dịch đều có thể ảnh hưởng trực tiếp đến độ tin cậy của báo cáo và toàn bộ hệ thống BI nói chung.

Phương pháp đối chiếu dữ liệu giao dịch được sử dụng theo tổng số tiền nhằm ngăn ngừa bất kỳ sự không khớp nào gây ra do thay đổi mức độ chi tiết của các thứ nguyên đủ điều kiện.

Ví dụ về các biện pháp được sử dụng để đối chiếu dữ liệu giao dịch phải là:

Tổng thu nhập tính từ nguồn và mục tiêu
Tổng của toàn bộ mặt hàng đã bán, tính từ nguồn và mục tiêu, v.v.

Đối chiếu dữ liệu tự động

Trong hệ thống quản lý kho dữ liệu lớn, việc tự động hóa quy trình đối chiếu dữ liệu sẽ rất thuận tiện bằng cách biến quy trình này thành một phần không thể thiếu trong quá trình tải dữ liệu. Nó cho phép bạn duy trì các bảng siêu dữ liệu tải riêng biệt. Hơn nữa, việc đối chiếu tự động sẽ giúp tất cả các bên liên quan được thông báo về tính hợp lệ của các báo cáo.

Thực tiễn tốt nhất về sử dụng đối chiếu dữ liệu

Quá trình đối chiếu dữ liệu nên hướng tới việc sửa lỗi đo lường.
Tổng sai số phải bằng 0 để quá trình đối chiếu dữ liệu được hiệu quả.
Cách tiếp cận tiêu chuẩn của Hòa giải dữ liệu đã dựa vào số lượng bản ghi đơn giản để theo dõi xem số lượng bản ghi mục tiêu đã được di chuyển hay chưa.
Giải pháp di chuyển dữ liệu mang lại khả năng đối chiếu tương tự và chức năng tạo mẫu dữ liệu cung cấp thử nghiệm đối chiếu dữ liệu với khối lượng đầy đủ.

Công cụ đối chiếu dữ liệu

1) mở tinh chỉnh

OpenRefine, trước đây được biết đến là Google Refine, là một khung Hòa giải cơ sở dữ liệu hữu ích. Nó cho phép bạn dọn dẹp và chuyển dữ liệu lộn xộn.

Tải về liên kết: https://openrefine.org/

2) Độ trong của TIBCO

Công cụ đối chiếu dữ liệu này cung cấp các dịch vụ phần mềm theo yêu cầu từ web dưới dạng Phần mềm dưới dạng dịch vụ. Nó cho phép người dùng xác thực dữ liệu và làm sạch dữ liệu. Nó cung cấp các tính năng kiểm tra đối chiếu hoàn chỉnh. Được sử dụng rộng rãi trong quá trình ETL.

Tải về Link: https://www.tibco.com/

3) Winpure

Winpure là một phần mềm dọn dẹp dữ liệu chính xác và giá cả phải chăng. Nó cho phép bạn làm sạch một lượng lớn dữ liệu, loại bỏ trùng lặp, hiệu chỉnh và chuẩn hóa để thiết kế tập dữ liệu cuối cùng.

Tải về Link: https://winpure.com/

Tổng kết

Xác thực và đối chiếu dữ liệu (DVR) là công nghệ sử dụng các mô hình toán học để xử lý thông tin.
Việc sử dụng Đối chiếu dữ liệu giúp bạn trích xuất thông tin chính xác và đáng tin cậy về trạng thái quy trình của ngành từ dữ liệu đo lường thô.
Lỗi gộp, Khả năng quan sát, Phương sai, Dự phòng là những thuật ngữ quan trọng được sử dụng trong quy trình Đối chiếu dữ liệu
Xác thực và đối chiếu dữ liệu bắt đầu vào đầu những năm 1960.
Ba loại phương pháp đối chiếu dữ liệu là 1) đối chiếu dữ liệu chính 2) đối chiếu dữ liệu giao dịch 3) đối chiếu dữ liệu tự động
Tổng sai số phải bằng 0 để quá trình đối chiếu dữ liệu được hiệu quả.
Một số công cụ Hòa giải Dữ liệu quan trọng là: 1)OpenRefine 2)TIBCO 3) Winpure
Phương pháp này được sử dụng rộng rãi trong giám sát hiệu suất và quy trình trong ngành lọc dầu/hạt nhân/hóa chất