Čo je to zmierenie údajov?
Zmierenie údajov (DR) je definované ako proces overovania údajov počas migrácie údajov. V tomto procese sa cieľové údaje porovnávajú so zdrojovými údajmi, aby sa zabezpečilo, že architektúra migrácie prenáša údaje. Validácia a porovnanie údajov (DVR) znamená technológiu, ktorá na spracovanie informácií využíva matematické modely.
V tomto návode sa dozviete,
- Čo je to zmierenie údajov?
- Prečo je zosúladenie údajov dôležité?
- Terminológia spojená s odsúhlasením údajov
- História vyrovnania údajov
- Proces zmierenia údajov
- Osvedčené postupy využívania zosúladenia údajov
- Nástroje na zosúladenie údajov
Prečo je zosúladenie údajov dôležité?
V procese migrácie údajov je možné, že sa urobia chyby v logike mapovania a transformácie. Problémy ako zlyhania za behu, ako sú výpadky siete alebo prerušené transakcie, môžu poškodiť údaje.
Tento druh chýb môže viesť k tomu, že údaje budú ponechané v neplatnom stave. Môžu vytvárať množstvo problémov, ako napríklad:
- Chýbajúce záznamy
- Chýbajúce hodnoty
- Nesprávne hodnoty
- Duplikované záznamy
- Nesprávne formátované hodnoty
- Porušené vzťahy medzi tabuľkami alebo systémami
Tu sú dôležité dôvody použitia procesu vyrovnania údajov:
- Použitie zosúladenia údajov vám pomôže extrahovať presné a spoľahlivé informácie o stave priemyselného procesu z nespracovaných údajov merania.
- Pomôže vám tiež vytvoriť jednu konzistentnú množinu údajov predstavujúcich najpravdepodobnejšiu operáciu procesu.
- Vedie to tiež k nepresnému prehľadu a problémom so zákazníckym servisom.
- Zmierenie údajov je tiež dôležité pre integráciu riadenia a podnikania.
Okrem vyššie uvedeného existuje veľa výhod / výhod odsúhlasenia údajov.
Terminológia spojená s odsúhlasením údajov
| Hrubá chyba | Hrubé chyby v meraniach. Odráža iba chyby predpätia, poruchy prístroja alebo abnormálne špičky hluku, ak používate priemerné obdobie iba krátkeho času. |
| Pozorovateľnosť | Analýza pozorovateľnosti vám môže poskytnúť podrobnosti o tom, aké premenné je možné určiť pre danú množinu obmedzení a množinu meraní. |
| Rozptyl | Rozptyl je mierou variability snímača. |
| Nadbytok | Pomôže vám to určiť, ktoré merania by sa mali odhadnúť z iných premenných pomocou rovníc obmedzenia. |
História vyrovnania údajov
Tu sú základné pamätihodnosti z histórie zmierenia údajov.
- DVR (overovanie údajov a zmierenie) sa začalo začiatkom 60. rokov. Bolo zamerané na uzavretie materiálových bilancií vo výrobe, kde boli k dispozícii prvotné merania pre všetky premenné.
- Na konci 60. rokov sa v procese zosúladenia údajov zohľadnili všetky nemerané premenné.
- Dynamiku kvázi ustáleného stavu pre filtrovanie a paralelný odhad parametrov v čase zaviedli v roku 1977 Stanley a Mah.
- Dynamic DVR bol vyvinutý ako nelineárny optimalizačný model, ktorý vydal Liebman v roku 1992
Proces zmierenia údajov
Typy metód zmierenia údajov sú:
Zosúladenie kmeňových údajov
Zosúladenie kmeňových údajov je technika zosúladenia iba kmeňových údajov medzi zdrojom a cieľom. Kmeňové dáta majú väčšinou nemenný alebo pomaly sa meniaci charakter a v množine údajov sa nevykonáva žiadna agregačná operácia.
Niekoľko bežných príkladov zosúladenia kmeňových údajov je:
- Celkový počet riadkov
- Celkový zákazník v zdroji a cieli
- Celkový počet položiek v zdroji a cieli
- Celkový počet riadkov na základe danej podmienky
- Počet aktívnych používateľov
- Počet neaktívnych používateľov atď.
Presnosť činnosti
- Musíte sa ubezpečiť, že transakcie sú platné a účelné.
- Je potrebné skontrolovať, či boli transakcie správne autorizované.
Zmierenie transakčných údajov
Transakčné údaje tvoria základ správ BI. Preto akýkoľvek nesúlad v transakčných dátach môže priamo ovplyvniť spoľahlivosť správy a celého systému BI vo všeobecnosti.
Metóda odsúhlasenia transakčných údajov sa používa z hľadiska celkovej sumy, ktorá zabráni akémukoľvek nesúladu spôsobenému zmenou granularity kvalifikačných dimenzií.
Príklady opatrení použitých na zosúladenie transakčných údajov by mali byť:
- Súčet celkového príjmu vypočítaného zo zdroja a cieľa
- Súčet celej predanej položky, vypočítaný zo zdroja a cieľa, atď.
Automatické vyrovnanie údajov:
Vo veľkom systéme správy dátových skladov je vhodné automatizovať proces zmierenia údajov tak, že sa stane neoddeliteľnou súčasťou načítania údajov. Umožňuje vám udržiavať samostatné načítanie tabuliek metadát. Automatizované odsúhlasenie bude navyše informovať všetky zúčastnené strany o platnosti správ.
Osvedčené postupy využívania zosúladenia údajov
- Proces zosúlaďovania údajov by mal byť zameraný na správne chyby merania.
- Hrubé chyby by mali byť nulové, aby bol proces porovnávania údajov efektívny.
- Štandardný prístup zosúlaďovania údajov sa spoliehal na jednoduché počty záznamov na sledovanie toho, či cieľový počet záznamov migroval alebo nie.
- Riešenie migrácie dát poskytuje podobné možnosti zosúladenia a funkcie prototypovania údajov, ktoré ponúkajú testovanie zosúladenia údajov celého objemu.
Nástroje na zosúladenie údajov
1) OpenRefine
OpenRefine, ktorý je predtým známy ako Google Refine, je užitočný rámec pre zmierenie databázy. Umožňuje vám vyčistiť a preniesť chaotický dáta.
Odkaz na stiahnutie: https://openrefine.org/
2) Čistota TIBCO
Tento nástroj na zosúladenie údajov ponúka softvérové služby na požiadanie z webu vo forme softvéru ako služby. Umožňuje používateľom overiť údaje a vyčistiť údaje. Poskytuje kompletné funkcie testovania zmierenia. Široko používaný v procese ETL.
Odkaz na stiahnutie: https://clarity.cloud.tibco.com/landing/index.html
3) Winpure
Winpure je cenovo dostupný a presný softvér na čistenie údajov. Umožňuje vám vyčistiť veľké množstvo údajov, odstrániť duplikáty, opraviť a štandardizovať, aby ste vytvorili konečný súbor údajov.
Odkaz na stiahnutie: https://winpure.com/
Zhrnutie
- Validácia a porovnanie údajov (DVR) je technológia, ktorá na spracovanie informácií využíva matematické modely.
- Použitie odsúhlasenia údajov vám pomôže extrahovať presné a spoľahlivé informácie o stave priemyselného procesu z nespracovaných údajov merania.
- Hrubá chyba, pozorovateľnosť, odchýlka, redundancia sú dôležité pojmy používané v procese zmierenia údajov
- Validácia údajov a zmierenie sa začali začiatkom 60. rokov.
- Tri typy metód zmierenia údajov sú 1) Zmierenie kmeňových údajov 2) Zmierenie transakčných údajov 3) Automatické vyrovnanie údajov
- Hrubé chyby by mali byť nulové, aby bol proces porovnávania údajov efektívny.
- Niektoré dôležité nástroje na zosúladenie údajov sú: 1) OpenRefine 2) TIBCO 3) Winpure
- Táto metóda sa široko používa pri monitorovaní výkonu a procesov v ropnom rafinérskom / jadrovom / chemickom priemysle