Što je pomirenje podataka?
Usklađivanje podataka (DR) definira se kao postupak provjere podataka tijekom migracije podataka. U ovom se procesu ciljni podaci uspoređuju s izvornim podacima kako bi se osiguralo da migracijska arhitektura prenosi podatke. Provjera valjanosti i usklađivanje podataka (DVR) znači tehnologija koja koristi matematičke modele za obradu informacija.
U ovom ćete tutorijalu naučiti,
- Što je pomirenje podataka?
- Zašto je pomirenje podataka važno?
- Terminologija povezana s usklađivanjem podataka
- Povijest pomirenja podataka
- Postupak usklađivanja podataka
- Najbolji postupci korištenja pomirenja podataka
- Alati za usklađivanje podataka
Zašto je pomirenje podataka važno?
U procesu migracije podataka moguće su greške u logici mapiranja i transformacije. Problemi poput neuspjeha u radu, poput ispadanja s mreže ili neispravnih transakcija, mogu oštetiti podatke.
Ovakve pogreške mogu dovesti do toga da podaci ostanu u nevaljanom stanju. To može stvoriti niz problema poput:
- Nedostaju zapisi
- Nedostaju vrijednosti
- Netočne vrijednosti
- Duplicirani zapisi
- Loše formatirane vrijednosti
- Prekinuti odnosi između tablica ili sustava
Ovdje su važni razlozi za upotrebu postupka pomirenja podataka:
- Korištenje pomirenja podataka pomaže vam u izvlačenju točnih i pouzdanih podataka o stanju industrijskog procesa iz sirovih mjernih podataka.
- Također vam pomaže u stvaranju jedinstvenog dosljednog skupa podataka koji predstavljaju najizgledniji postupak.
- To također dovodi do netočnog uvida i problema s korisničkom službom.
- Usklađivanje podataka također je važno za integraciju upravljanja poduzećem.
Osim gore navedenog, postoje brojne prednosti / prednosti usklađivanja podataka.
Terminologija povezana s usklađivanjem podataka
| Gruba pogreška | Grube pogreške u mjerenjima. Odražava samo pogreške pristranosti, kvarove instrumenta ili abnormalne skokove šuma ako koristite samo kratko vrijeme usrednjavanja. |
| Promatranost | Analiza uočljivosti može vam dati detalje o tome koje se varijable mogu odrediti za zadani skup ograničenja i skup mjerenja. |
| Varijansa | Varijansa je mjera varijabilnosti senzora. |
| Višak | Pomoću jednadžbi ograničenja pomaže vam odrediti koja mjerenja treba procijeniti iz ostalih varijabli. |
Povijest pomirenja podataka
Ovdje su ključne orijentire iz povijesti pomirenja podataka.
- DVR (Provjera valjanosti podataka i pomirenje) započeo je početkom 1960-ih. Cilj joj je bio zatvoriti bilance materijala u proizvodnji gdje su bile dostupne sirove mjere za sve varijable.
- Krajem 1960-ih, sve neizmjerene varijable uzimale su se u obzir u procesu usklađivanja podataka.
- Dinamiku kvazi-stacionarnog stanja za filtriranje i paralelnu procjenu parametara tijekom vremena uveli su 1977. Stanley i Mah.
- Dinamički DVR razvijen je kao nelinearni model optimizacije koji je Liebman izdao 1992. godine
Postupak usklađivanja podataka
Vrste metoda pomirenja podataka su:
Usklađivanje matičnih podataka
Usklađivanje matičnih podataka tehnika je usklađivanja samo matičnih podataka između izvora i cilja. Glavni podaci uglavnom se ne mijenjaju ili se polako mijenjaju i na skupu podataka ne vrši se operacija agregiranja.
Nekoliko uobičajenih primjera usklađivanja matičnih podataka su:
- Ukupan broj redaka
- Ukupni kupac u izvoru i cilju
- Ukupan broj predmeta u izvoru i cilju
- Ukupan broj redaka na temelju zadanog stanja
- Broj aktivnih korisnika
- Broj neaktivnih korisnika itd.
Točnost aktivnosti
- Morate biti sigurni da su transakcije valjane i točne u svrhu.
- Treba provjeriti jesu li transakcije pravilno odobrene.
Usklađivanje transakcijskih podataka
Transakcijski podaci čine osnovu BI izvještaja. Stoga svako nepodudaranje podataka o transakcijama može izravno utjecati na pouzdanost izvješća i cjelokupnog BI sustava općenito.
Metoda usklađivanja transakcijskih podataka koristi se u smislu ukupnog zbroja koji sprječava bilo kakvu neusklađenost uzrokovanu promjenom granulacije kvalificiranih dimenzija.
Primjeri mjera koje se koriste za usklađivanje transakcijskih podataka trebali bi biti:
- Zbroj ukupnog dohotka izračunat iz izvora i cilja
- Zbroj cjelokupne prodane stavke, izračunato prema izvoru i cilju itd.
Automatsko usklađivanje podataka:
U velikom sustavu upravljanja skladištem podataka prikladno je automatizirati postupak pomirenja podataka čineći to kao sastavni dio učitavanja podataka. Omogućuje vam održavanje zasebnih učitavajućih tablica metapodataka. Štoviše, automatsko usklađivanje informirat će sve dionike o valjanosti izvješća.
Najbolji postupci korištenja pomirenja podataka
- Proces usklađivanja podataka trebao bi imati za cilj ispravljanje pogrešaka u mjerenju.
- Grube pogreške trebale bi biti nule kako bi postupak usklađivanja podataka bio učinkovit.
- Standardni pristup pomirenja podataka oslanjao se na jednostavno brojanje zapisa kako bi se pratilo je li ciljani broj zapisa migrirao ili ne.
- Rješenje za migraciju podataka pruža slične mogućnosti pomirenja i funkcionalnost prototipiranja podataka koje nude testiranje pomirenja podataka u punoj količini.
Alati za usklađivanje podataka
1) OpenRefine
OpenRefine, koji je ranije poznat kao Google Refine, koristan je okvir za pomirenje baze podataka. Omogućuje vam čišćenje i prijenos neurednih podataka.
Poveznica za preuzimanje: https://openrefine.org/
2) TIBCO jasnoća
Ovaj alat za usklađivanje podataka nudi internetske softverske usluge na zahtjev u obliku softvera kao usluge. Omogućuje korisnicima provjeru valjanosti podataka i čišćenje podataka. Pruža cjelovite značajke ispitivanja pomirenja. Široko se koristi u ETL procesu.
Link za preuzimanje: https://clarity.cloud.tibco.com/landing/index.html
3) Winpure
Winpure je pristupačan i precizan softver za čišćenje podataka. Omogućuje vam čišćenje velike količine podataka, uklanjanje duplikata, ispravljanje i standardizaciju za oblikovanje konačnog skupa podataka.
Link za preuzimanje: https://winpure.com/
Sažetak
- Provjera valjanosti i usklađivanje podataka (DVR) tehnologija je koja koristi matematičke modele za obradu informacija.
- Korištenje usklađivanja podataka pomaže vam u izvlačenju točnih i pouzdanih podataka o stanju industrijskog procesa iz sirovih mjernih podataka.
- Gruba pogreška, uočljivost, varijanca, suvišnost važni su pojmovi koji se koriste u procesu pomirenja podataka
- Provjera valjanosti podataka i pomirenje započeli su početkom 1960-ih.
- Tri vrste metoda pomirenja podataka su 1) Usklađivanje matičnih podataka 2) Usklađivanje transakcijskih podataka 3) Automatsko usklađivanje podataka
- Grube pogreške trebale bi biti nule kako bi postupak usklađivanja podataka bio učinkovit.
- Neki važni alati za usklađivanje podataka su: 1) OpenRefine 2) TIBCO 3) Winpure
- Ova se metoda široko koristi u praćenju performansi i procesa u rafineriji nafte / nuklearnoj / kemijskoj industriji