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 гарантировать, что архитектура миграции передает данные. Проверка и согласование данных (DVR) означает технологию, которая использует математические модели для обработки информации.
В этом уроке вы узнаете,
- Что такое сверка данных?
- Почему важно согласование данных?
- Терминология, связанная с согласованием данных
- История сверки данных
- Процесс сверки данных
- Лучшие практики использования выверки данных
- Инструменты сверки данных
Почему важно согласование данных?
В процессе переноса данных возможны ошибки в логике сопоставления и преобразования. Такие проблемы, как сбои во время выполнения, такие как пропадание сети или сбой транзакций, могут повредить данные.
Ошибки такого рода могут привести к тому, что данные останутся в недопустимом состоянии. Это может создать ряд проблем, таких как:
- Недостающие записи
- Недостающие значения
- Неверные значения
- Дублированные записи
- Плохо отформатированные значения
- Разрыв отношений между таблицами или системами
Вот важные причины для использования процесса сверки данных:
- Использование Data Reconciliation поможет вам получить точную и надежную информацию о состоянии промышленного процесса из необработанных данных измерений.
- Это также поможет вам создать единый согласованный набор данных, представляющий наиболее вероятную операцию процесса.
- Это также приводит к неточному пониманию и проблемам с обслуживанием клиентов.
- Согласование данных также важно для интеграции управления предприятием.
Помимо вышесказанного, есть много преимуществ / преимуществ сверки данных.
Терминология, связанная с согласованием данных
| Полная ошибка | Грубые ошибки в измерениях. Он отражает только ошибки смещения, сбои в работе прибора или ненормальные пики шума, если вы используете только короткий период усреднения по времени. |
| возможность наблюдения | Анализ наблюдаемости может дать вам подробную информацию о том, какие переменные могут быть определены для данного набора ограничений и набора измерений. |
| отклонение | Дисперсия — это мера изменчивости датчика. |
| избыточность | Это поможет вам определить, какие измерения следует оценивать по другим переменным, используя уравнения ограничений. |
История сверки данных
Вот основные ориентиры из истории сверки данных.
- DVR (проверка и согласование данных) началось в начале 1960-х годов. Он был нацелен на закрытие материальных балансов в производстве, где исходные измерения были доступны для всех переменных.
- В конце 1960-х годов все неизмеренные переменные были учтены в процессе сверки данных.
- Динамика квазистационарного состояния для фильтрации и параллельной оценки параметров во времени была введена в 1977 году Стэнли и Махом.
- Динамический DVR был разработан как модель нелинейной оптимизации, выпущенная Либманом в 1992 году.
Процесс сверки данных
Типы методов согласования данных:
Сверка основных данных
Согласование основных данных — это метод согласования только основных данных между источником и целью. Основные данные в основном не меняются или медленно изменяются по своей природе, и в наборе данных не выполняется операция агрегирования.
Несколько общих примеров сверки основных данных:
- Общее количество строк
- Всего клиентов в источнике и цели
- Общее количество предметов в источнике и цели
- Общее количество строк в зависимости от заданного условия
- Number of active users
- Number of inactive users etc.
Accuracy of Activity
- You need to make sure that transactions are valid and are correct in purpose.
- Need to check if the transactions have been properly authorized.
Transactional Data Reconciliation
Transactional data make the base of BI reports. Therefore, any mismatch in transactional data can directly impact the reliability of the report and the whole BI system in general.
Transactional data reconciliation method is used in terms of the total sum which prevents any mismatch caused by changing the granularity of qualifying dimensions.
Examples of measures used for transactional data reconciliation should be:
- Sum of total income calculated from source and target
- Sum of the entire item sold, calculated from source and target, etc.
Automated Data Reconciliation:
In large Data warehouse management system, it is convenient to automate the data reconciliation process by making this as an integral part of data loading. It allows you to maintain separate loading metadata tables. Moreover, automated reconciliation will keep all the stakeholders informed about the validity of the reports.
Best practices of Using Data Reconciliation
- Data reconciliation process should be aiming at correct measurement errors.
- Gross errors should be zero to make the data reconciliation process efficient.
- The standard approach of Data Reconciliation has relied on simple record counts to keep track of whether the targeted number of records have migrated or not.
- Data migration solution delivers similar reconciliation capabilities and data prototyping functionality which offers full volume data reconciliation testing.
Data Reconciliation Tools
1) OpenRefine
OpenRefine which is earlier known a Google Refine is a useful Database Reconciliation framework. It allows you to clean and transfer messy data.
Download link: http://openrefine.org/
2) TIBCO Clarity
This data reconciliation tool offers on-demand software services from the web in the form of Software-as-a-service. It allows users to validate the data, and cleansing data. It provides complete reconciliation testing features. Widely used in ETL process.
Download Link: https://clarity.cloud.tibco.com/landing/index.html
3) Winpure
Winpure — это доступное и точное программное обеспечение для очистки данных. Это позволяет очищать большое количество данных, удаляя дубликаты, исправляя и стандартизируя для разработки окончательного набора данных.
Ссылка для скачивания: https://winpure.com/
Резюме
- Проверка и согласование данных (DVR) — это технология, которая использует математические модели для обработки информации.
- Использование сверки данных помогает вам извлекать точную и надежную информацию о состоянии промышленного процесса из необработанных данных измерений.
- Общая ошибка, наблюдаемость, дисперсия, избыточность — важные термины, используемые в процессе сверки данных
- Проверка данных и согласование началось в начале 1960-х годов.
- Три типа методов сверки данных: 1) сверка основных данных 2) сверка транзакционных данных 3) автоматическая сверка данных
- Общие ошибки должны быть равны нулю, чтобы сделать процесс сверки данных эффективным.
- Некоторые важные инструменты сверки данных: 1) OpenRefine 2) TIBCO 3) Winpure
- Этот метод широко используется при мониторинге производительности и процессов в нефтеперерабатывающей / ядерной / химической промышленности.