Шта је помирење података?
Усклађивање података (ДР) је дефинисано као процес верификације података током миграције података. У овом процесу циљни подаци се упоређују са изворним подацима како би се осигурало да миграциона архитектура преноси податке. Провера података и усаглашавање података (ДВР) означава технологију која користи математичке моделе за обраду информација.
У овом упутству ћете научити,
- Шта је помирење података?
- Зашто је помирење података важно?
- Терминологија повезана са усаглашавањем података
- Историја помирења података
- Процес усаглашавања података
- Најбоље праксе коришћења помирења података
- Алати за усклађивање података
Зашто је помирење података важно?
У процесу миграције података могуће су грешке у логици мапирања и трансформације. Проблеми као што су грешке у раду, попут испадања мреже или неисправних трансакција, могу оштетити податке.
Овакве грешке могу довести до тога да подаци остану у неисправном стању. То може створити низ проблема попут:
- Недостају евиденције
- Недостају вредности
- Нетачне вредности
- Дуплирани записи
- Лоше форматиране вредности
- Прекинути односи између табела или система
Овде су важни разлози за коришћење поступка помирења података:
- Коришћење помирења података помаже вам у издвајању тачних и поузданих информација о стању индустријског процеса из сирових мерних података.
- Такође вам помаже да произведете јединствени доследни скуп података који представљају најизгледнију операцију процеса.
- Такође доводи до непрецизног увида и проблема са корисничком службом.
- Усклађивање података је такође важно за интеграцију управљања предузећем.
Осим горе наведеног, постоје многе предности / користи од усаглашавања података.
Терминологија повезана са усаглашавањем података
| Груба грешка | Грубе грешке у мерењима. Одражава само грешке пристрасности, кварове инструмента или ненормалне скокове шума ако користите само кратко време просека. |
| Посматрање | Анализа уочљивости може вам дати детаље о томе које се променљиве могу одредити за дати скуп ограничења и скуп мерења. |
| Променљив | Варијанса је мера варијабилности сензора. |
| Сувишност | Помаже вам да одредите која мерења треба проценити на основу других променљивих користећи једначине ограничења. |
Историја помирења података
Овде су основне оријентире из историје помирења података.
- ДВР (Провера података и усаглашавање података) започео је раних 1960-их. Циљ је био затварање биланса материјала у производњи где су била доступна сирова мерења за све променљиве.
- Крајем 1960-их, све неизмерене променљиве су узете у обзир у процесу усаглашавања података.
- Динамику квази-стационарног стања за филтрирање и паралелну процену параметара током времена увели су 1977. Станлеи и Мах.
- Динамички ДВР је развијен као нелинеарни модел оптимизације који је издао Лиебман 1992. године
Процес усаглашавања података
Врсте метода усаглашавања података су:
Усклађивање матичних података
Усклађивање матичних података је техника усаглашавања само матичних података између извора и циља. Главни подаци су углавном непроменљиви или се полако мењају и на скупу података се не врши операција агрегирања.
Неколико уобичајених примера усаглашавања матичних података су:
- Укупан број редова
- Укупан купац у извору и циљу
- Укупан број предмета у извору и циљу
- Укупан број редова на основу датог услова
- Број активних корисника
- Број неактивних корисника итд.
Тачност активности
- Морате бити сигурни да су трансакције валидне и тачне по намени.
- Треба да проверите да ли су трансакције правилно одобрене.
Трансакционо усаглашавање података
Подаци о трансакцијама чине базу БИ извештаја. Стога, свака неусклађеност података о трансакцијама може директно утицати на поузданост извештаја и целог БИ система уопште.
Метода усаглашавања трансакционих података користи се у смислу укупне суме која спречава било какве неусклађености узроковане променом гранулације квалификованих димензија.
Примери мера које се користе за усаглашавање података о трансакцијама треба да буду:
- Збир укупног прихода израчунат из извора и циља
- Збир целокупне продате ствари, израчунат из извора и циља итд.
Аутоматско усаглашавање података:
У великом систему управљања складиштем података погодно је аутоматизовати процес усаглашавања података тако што ће то бити саставни део учитавања података. Омогућава вам одржавање засебних учитавајућих табела метаподатака. Штавише, аутоматизовано помирење обавестиће све заинтересоване стране о валидности извештаја.
Најбоље праксе коришћења помирења података
- Процес усаглашавања података треба да има за циљ исправљање грешака у мерењу.
- Грубе грешке треба да буду нуле да би процес усаглашавања података био ефикасан.
- Стандардни приступ помирења података ослањао се на једноставно бројање записа како би се пратило да ли је циљани број записа мигрирао или не.
- Решење за миграцију података пружа сличне могућности усаглашавања и функционалност прототипа података које нуде тестирање усаглашавања података у пуном обиму.
Алати за усклађивање података
1) ОпенРефине
ОпенРефине, који је раније познат као Гоогле Рефине, користан је оквир за помирење базе података. Омогућава вам чишћење и пренос неуредних података.
Веза за преузимање: хттпс : //опенрефине.орг/
2) ТИБЦО јасноћа
Овај алат за усклађивање података нуди софтверске услуге на захтев са Интернета у облику софтвера као услуге. Омогућава корисницима потврду података и чишћење података. Пружа комплетне функције испитивања усаглашавања. Широко се користи у ЕТЛ процесу.
Линк за преузимање: хттпс : //цларити.цлоуд.тибцо.цом/ландинг/индек.хтмл
3) Винпуре
Винпуре је приступачан и тачан софтвер за чишћење података. Омогућава вам чишћење велике количине података, уклањање дупликата, исправљање и стандардизацију како бисте дизајнирали коначни скуп података.
Линк за преузимање: хттпс : //винпуре.цом/
Резиме
- Провера података и усаглашавање података (ДВР) је технологија која користи математичке моделе за обраду информација.
- Коришћење усаглашавања података помаже вам у издвајању тачних и поузданих информација о стању индустријског процеса из сирових мерних података.
- Груба грешка, уочљивост, варијанса, сувишност су важни појмови који се користе у процесу усаглашавања података
- Провера података и помирење започели су почетком 1960-их.
- Три врсте метода помирења података су 1) Усклађивање матичних података 2) Усклађивање трансакционих података 3) Аутоматско усаглашавање података
- Грубе грешке треба да буду нуле да би процес усаглашавања података био ефикасан.
- Неки важни алати за усклађивање података су: 1) ОпенРефине 2) ТИБЦО 3) Винпуре
- Ова метода се широко користи у праћењу перформанси и процеса у преради нафте / нуклеарној / хемијској индустрији