Vad är dataavstämning?
Data avstämning (DR) definieras som en process för verifiering av data under datamigrering. I denna process jämförs måldata med källdata för att säkerställa att migreringsarkitekturen överför data. Datavalidering och avstämning (DVR) betyder en teknik som använder matematiska modeller för att bearbeta information.
I den här handledningen lär du dig,
- Vad är dataavstämning?
- Varför är dataavstämning viktigt?
- Terminologi associerad med dataavstämning
- Historik för dataförlikning
- Process för dataförlikning
- Bästa metoder för användning av dataförlikning
- Verktyg för dataförlikning
Varför är dataavstämning viktigt?
I datamigrationsprocessen är det möjligt att göra misstag i kartläggnings- och transformationslogiken. Problem som körningstider som nätverksavbrott eller trasiga transaktioner kan skada data.
Denna typ av fel kan leda till att data lämnas i ogiltigt tillstånd. Dessa kan skapa en rad frågor som:
- Saknade poster
- Värden saknas
- Felaktiga värden
- Dubblerade poster
- Dåligt formaterade värden
- Trasiga relationer mellan tabeller eller system
Här är viktiga skäl för att använda dataförlikningsprocessen:
- Användningen av dataavstämning hjälper dig att extrahera korrekt och pålitlig information om industriprocessens tillstånd från rå mätdata.
- Det hjälper dig också att producera en enhetlig uppsättning data som representerar den mest troliga processoperationen.
- Det leder också till felaktig insikt och problem med kundtjänst.
- Avstämning av data är också viktigt för integration av företagskontroll.
Bortsett från ovan finns det många fördelar / fördelar med dataförlikning.
Terminologi associerad med dataavstämning
| Grovt fel | Grova mätfel. Det återspeglar bara förspänningsfel, instrumentfel eller onormala buller om du bara använder en kort tidsgenomsnittsperiod. |
| Observerbarhet | Observationsanalys kan ge dig detaljer om vilka variabler som kan bestämmas för en viss uppsättning begränsningar och en uppsättning mätningar. |
| Variation | Varians är ett mått på sensorns variabilitet. |
| Redundans | Det hjälper dig att bestämma vilka mätningar som ska uppskattas från andra variabler med hjälp av tvångsekvationerna. |
Historik för dataförlikning
Här är viktiga landmärken från dataförlikningens historia.
- DVR (datavalidering och avstämning) startade i början av 1960-talet. Det syftade till att stänga materialbalanser i produktionen där råmätningar var tillgängliga för alla variabler.
- I slutet av 1960-talet övervägdes alla omätbara variabler i dataförlikningsprocessen.
- Quasi-steady state-dynamik för filtrering och parallellparameterskattning över tiden introducerades 1977 av Stanley och Mah.
- Dynamic DVR utvecklades som en icke-linjär optimeringsmodell som utfärdades av Liebman år 1992
Process för dataförlikning
Typer av dataförlikningsmetoder är:
Master Data-avstämning
Avstämning av huvuddata är en teknik för att bara stämma över huvuddata mellan källa och mål. Huvuddata är oftast oförändrade eller förändras långsamt i naturen, och ingen aggregeringsåtgärd görs i datasetet.
Få vanliga exempel på avstämning av stamdata är:
- Totalt antal rader
- Total kund i källa och mål
- Totalt antal artiklar i källa och mål
- Totalt antal rader baserat på givet tillstånd
- Antal aktiva användare
- Antal inaktiva användare etc.
Noggrannhet av aktivitet
- Du måste se till att transaktionerna är giltiga och att de är korrekta i syfte.
- Behöver kontrollera om transaktionerna har godkänts korrekt.
Avstämning av transaktionsdata
Transaktionsdata utgör basen för BI-rapporter. Därför kan varje felaktighet i transaktionsdata direkt påverka rapportens tillförlitlighet och hela BI-systemet i allmänhet.
Transaktionsdata-avstämningsmetoden används i termer av den totala summan som förhindrar eventuell otillbörlighet orsakad av ändring av granulariteten hos kvalificerande dimensioner.
Exempel på åtgärder som används för avstämning av transaktionsdata bör vara:
- Summan av den totala inkomsten beräknad från källa och mål
- Summan av hela sålda objekt, beräknat från källa och mål, etc.
Automatiserad dataförlikning:
I ett stort datalagerhanteringssystem är det bekvämt att automatisera dataförlikningsprocessen genom att göra detta som en integrerad del av dataladdningen. Det låter dig behålla separata laddningsmetadatatabeller. Dessutom kommer automatiserad avstämning att hålla alla intressenter informerade om rapporternas giltighet.
Bästa metoder för användning av dataförlikning
- Dataavstämningsprocessen bör inriktas på korrekta mätfel.
- Bruttofel bör vara noll för att göra dataförlikningsprocessen effektiv.
- Standardmetoden för dataavstämning har förlitat sig på enkla posträkningar för att hålla reda på om det riktade antalet poster har migrerat eller inte.
- Datamigrationslösningen ger liknande avstämningsmöjligheter och dataprototypfunktionalitet som erbjuder fullvolym dataförstämningstestning.
Verktyg för dataförlikning
1) OpenRefine
OpenRefine som tidigare varit känt en Google Refine är ett användbart ramverk för databasavstämning. Det låter dig rensa och överföra stökiga data.
Nedladdningslänk: https://openrefine.org/
2) TIBCO klarhet
Detta dataförlikningsverktyg erbjuder programvarutjänster på begäran från webben i form av Software-as-a-service. Det gör det möjligt för användare att validera data och rensningsdata. Det ger fullständiga avstämningstestfunktioner. Används ofta i ETL-processen.
Hämta länk: https://clarity.cloud.tibco.com/landing/index.html
3) Winpure
Winpure är en prisvärd och korrekt datarengöringsprogramvara. Det gör att du kan rengöra en stor mängd data, ta bort dubbletter, korrigera och standardisera för att designa den slutliga datamängden.
Hämta länk: https://winpure.com/
Sammanfattning
- Datavalidering och avstämning (DVR) är en teknik som använder matematiska modeller för att bearbeta information.
- Användningen av dataavstämning hjälper dig att extrahera korrekt och tillförlitlig information om industriprocessens tillstånd från rå mätdata.
- Grovfel, observerbarhet, avvikelse, redundans är viktiga termer som används i dataförlikningsprocessen
- Datavalidering och avstämning startade i början av 1960-talet.
- Tre typer av dataavstämningsmetoder är 1) Master Data-avstämning 2) Transaktionsdata-avstämning 3) Automatiserad data-avstämning
- Bruttofel bör vara noll för att göra dataförlikningsprocessen effektiv.
- Några viktiga dataförlikningsverktyg är: 1) OpenRefine 2) TIBCO 3) Winpure
- Denna metod används ofta i prestanda- och processövervakning inom oljeraffinering / kärnkrafts / kemisk industri