Kas ir datu saskaņošana?
Datu saskaņošana (DR) ir definēta kā datu pārbaudes process datu migrācijas laikā. Šajā procesā mērķa dati tiek salīdzināti ar avota datiem, lai nodrošinātu, ka migrācijas arhitektūra pārsūta datus. Datu validācija un saskaņošana (DVR) ir tehnoloģija, kas informācijas apstrādei izmanto matemātiskos modeļus.
Šajā apmācībā jūs uzzināsiet,
- Kas ir datu saskaņošana?
- Kāpēc datu saskaņošana ir svarīga?
- Ar datu saskaņošanu saistītā terminoloģija
- Datu saskaņošanas vēsture
- Datu saskaņošanas process
- Datu saskaņošanas izmantošanas paraugprakse
- Datu saskaņošanas rīki
Kāpēc datu saskaņošana ir svarīga?
Datu migrācijas procesā kartēšanas un pārveidošanas loģikā var pieļaut kļūdas. Tādas problēmas kā izpildes laika kļūmes, piemēram, tīkla pārtraukšana vai nederīgi darījumi, var sabojāt datus.
Šāda veida kļūdas var novest pie tā, ka dati tiek atstāti nederīgā stāvoklī. Tas var radīt virkni problēmu, piemēram:
- Trūkst ierakstu
- Trūkst vērtību
- Nepareizas vērtības
- Ierakstu dublikāti
- Slikti formatētas vērtības
- Sadalītas attiecības starp tabulām vai sistēmām
Šeit ir svarīgi iemesli datu saskaņošanas procesa izmantošanai:
- Izmantojot datu saskaņošanu, varat iegūt precīzu un ticamu informāciju par rūpniecības procesa stāvokli no neapstrādātiem mērījumu datiem.
- Tas arī palīdz jums izveidot vienu konsekventu datu kopu, kas atspoguļo visticamāko procesa darbību.
- Tas arī noved pie neprecīza ieskata un klientu apkalpošanas jautājumiem.
- Datu saskaņošana ir svarīga arī uzņēmuma kontroles integrācijai.
Papildus iepriekš minētajam ir daudz datu saskaņošanas priekšrocību / priekšrocību.
Ar datu saskaņošanu saistītā terminoloģija
| Bruto kļūda | Bruto kļūdas mērījumos. Tas atspoguļo tikai neobjektivitātes kļūdas, instrumenta kļūmes vai nenormālus trokšņa līmeņus, ja izmantojat tikai īsu vidējā perioda periodu. |
| Novērojamība | Novērojamības analīze var sniegt detalizētu informāciju par to, kādus mainīgos var noteikt attiecīgajam ierobežojumu kopumam un mērījumu kopumam. |
| Dispersija | Dispersija ir sensora mainīguma rādītājs. |
| Atlaišana | Izmantojot ierobežojuma vienādojumus, tas palīdz noteikt, kuri mērījumi jānovērtē no citiem mainīgajiem lielumiem. |
Datu saskaņošanas vēsture
Šeit ir svarīgi orientieri no datu saskaņošanas vēstures.
- DVR (datu pārbaude un saskaņošana) sākās 1960. gadu sākumā. Tā mērķis bija noslēgt materiālu bilances ražošanā, kur visiem mainīgajiem bija pieejami neapstrādāti mērījumi.
- 60. gadu beigās visi nesamērītie mainīgie tika ņemti vērā datu saskaņošanas procesā.
- Kvazi līdzsvara stāvokļa dinamiku filtrēšanai un paralēlu parametru novērtēšanai laika gaitā 1977. gadā ieviesa Stenlijs un Mahs.
- Dinamiskais DVR tika izstrādāts kā nelineārs optimizācijas modelis, kuru Liebmans izdeva 1992. gadā
Datu saskaņošanas process
Datu saskaņošanas metožu veidi ir:
Pamatdatu saskaņošana
Pamatdatu saskaņošana ir metode, kurā starp avotu un mērķi tiek saskaņoti tikai pamatdati. Pamatdati pēc būtības nemainās vai lēnām mainās, un datu kopā netiek veiktas nekādas apkopošanas darbības.
Daži kopīgi pamatdatu saskaņošanas piemēri ir:
- Kopējais rindu skaits
- Kopējais klientu avots un mērķis
- Kopējais avota un mērķa vienumu skaits
- Kopējais rindu skaits, pamatojoties uz norādīto nosacījumu
- Aktīvo lietotāju skaits
- Neaktīvo lietotāju skaits utt.
Darbības precizitāte
- Jums jāpārliecinās, ka darījumi ir derīgi un tiem ir pareizs mērķis.
- Nepieciešams pārbaudīt, vai darījumi ir pareizi autorizēti.
Darījumu datu saskaņošana
Darījumu dati veido BI ziņojumu pamatu. Tādēļ jebkura darījumu datu neatbilstība var tieši ietekmēt pārskata un visas BI sistēmas uzticamību kopumā.
Darījumu datu saskaņošanas metode tiek izmantota attiecībā uz kopējo summu, kas novērš neatbilstību, ko izraisa kvalificēto dimensiju precizitātes maiņa.
Darījumu datu saskaņošanai izmantoto pasākumu piemēri:
- Kopējo ienākumu summa, kas aprēķināta no avota un mērķa
- Visas pārdotās preces summa, aprēķināta pēc avota un mērķa utt.
Automatizēta datu saskaņošana:
Lielajā datu noliktavas vadības sistēmā ir ērti automatizēt datu saskaņošanas procesu, padarot to par neatņemamu datu ielādes sastāvdaļu. Tas ļauj jums saglabāt atsevišķas metadatu tabulas. Turklāt automatizēta saskaņošana informēs visas ieinteresētās puses par ziņojumu derīgumu.
Datu saskaņošanas izmantošanas paraugprakse
- Datu saskaņošanas procesam jābūt vērstam uz pareizām mērījumu kļūdām.
- Lai datu saskaņošanas process būtu efektīvs, bruto kļūdām jābūt nullei.
- Datu saskaņošanas standarta pieeja ir balstīta uz vienkāršu ierakstu uzskaiti, lai sekotu, vai mērķa ierakstu skaits ir migrējis vai nē.
- Datu migrācijas risinājums nodrošina līdzīgas saskaņošanas iespējas un datu prototipu veidošanas funkcionalitāti, kas piedāvā pilna apjoma datu saskaņošanas testēšanu.
Datu saskaņošanas rīki
1) OpenRefine
OpenRefine, kas agrāk ir pazīstama kā Google Refine, ir noderīga datu bāzes saskaņošanas sistēma. Tas ļauj jums notīrīt un pārsūtīt netīrus datus.
Lejupielādes saite: https://openrefine.org/
2) TIBCO skaidrība
Šis datu saskaņošanas rīks piedāvā programmatūras pakalpojumus pēc pieprasījuma no tīmekļa kā programmatūru kā pakalpojumu. Tas ļauj lietotājiem pārbaudīt datus un tīrīšanas datus. Tas nodrošina pilnīgas saskaņošanas pārbaudes funkcijas. Plaši izmantots ETL procesā.
Lejupielādes saite: https://clarity.cloud.tibco.com/landing/index.html
3) Winpure
Winpure ir pieejama un precīza datu tīrīšanas programmatūra. Tas ļauj iztīrīt lielu datu apjomu, noņemot dublikātus, labojot un standartizējot, lai noformētu galīgo datu kopu.
Lejupielādes saite: https://winpure.com/
Kopsavilkums
- Datu validācija un saskaņošana (DVR) ir tehnoloģija, kas informācijas apstrādei izmanto matemātiskos modeļus.
- Izmantojot datu saskaņošanu, varat iegūt precīzu un ticamu informāciju par rūpniecības procesa stāvokli no neapstrādātiem mērījumu datiem.
- Bruto kļūda, novērojamība, dispersija, atlaišana ir svarīgi termini, kas tiek izmantoti datu saskaņošanas procesā
- Datu pārbaude un saskaņošana sākās pagājušā gadsimta 60. gadu sākumā.
- Trīs veidu datu saskaņošanas metodes ir 1) pamatdatu saskaņošana 2) darījumu datu saskaņošana 3) automatizēta datu saskaņošana
- Lai datu saskaņošanas process būtu efektīvs, bruto kļūdām jābūt nullei.
- Daži svarīgi datu saskaņošanas rīki ir: 1) OpenRefine 2) TIBCO 3) Winpure
- Šo metodi plaši izmanto veiktspējas un procesu uzraudzībā naftas pārstrādes / kodolenerģijas / ķīmijas rūpniecībā