Kaj je usklajevanje podatkov?
Usklajevanje podatkov (DR) je opredeljeno kot postopek preverjanja podatkov med selitvijo podatkov. V tem postopku se ciljni podatki primerjajo z izvornimi, da se zagotovi, da migracijska arhitektura prenaša podatke. Preverjanje in usklajevanje podatkov (DVR) pomeni tehnologijo, ki uporablja matematične modele za obdelavo informacij.
V tej vadnici boste izvedeli,
- Kaj je usklajevanje podatkov?
- Zakaj je usklajevanje podatkov pomembno?
- Terminologija, povezana s usklajevanjem podatkov
- Zgodovina usklajevanja podatkov
- Postopek usklajevanja podatkov
- Najboljše prakse uporabe usklajevanja podatkov
- Orodja za usklajevanje podatkov
Zakaj je usklajevanje podatkov pomembno?
V procesu selitve podatkov lahko pride do napak v logiranju preslikave in transformacije. Težave, kot so okvare med izvajanjem, kot so izpadi omrežja ali prekinjene transakcije, lahko poškodujejo podatke.
Zaradi tovrstnih napak lahko podatki ostanejo v neveljavnem stanju. To lahko ustvari vrsto težav, kot so:
- Manjkajoči zapisi
- Manjkajoče vrednosti
- Napačne vrednosti
- Podvojeni zapisi
- Slabo oblikovane vrednosti
- Prekinjeni odnosi med tabelami ali sistemi
Tu so pomembni razlogi za uporabo postopka usklajevanja podatkov:
- Uporaba usklajevanja podatkov vam pomaga pri pridobivanju natančnih in zanesljivih informacij o stanju industrijskega procesa iz surovih merilnih podatkov.
- Prav tako vam pomaga, da ustvarite en sam dosleden nabor podatkov, ki predstavljajo najverjetnejše postopke.
- Prav tako vodi do netočnega vpogleda in težav s storitvami za stranke.
- Usklajevanje podatkov je prav tako pomembno za integracijo nadzora podjetja.
Poleg zgoraj navedenega obstajajo številne prednosti / koristi usklajevanja podatkov.
Terminologija, povezana s usklajevanjem podatkov
| Bruto napaka | Bruto napake pri meritvah. Odraža le napake pristranskosti, okvare instrumenta ali nenormalne ravne hrupa, če uporabljate le kratko časovno obdobje povprečenja. |
| Opazljivost | Analiza opaznosti vam lahko da podrobnosti o tem, katere spremenljivke je mogoče določiti za določen niz omejitev in niz meritev. |
| Varianca | Variacija je merilo variabilnosti senzorja. |
| Odvečnost | Z uporabo enačb omejitve vam pomaga določiti, katere meritve je treba oceniti iz drugih spremenljivk. |
Zgodovina usklajevanja podatkov
Tu so bistveni mejniki iz zgodovine usklajevanja podatkov.
- DVR (preverjanje in usklajevanje podatkov) se je začel v zgodnjih šestdesetih letih. Namenjen je bil zapiranju materialnih bilanc v proizvodnji, kjer so bile na voljo surove meritve za vse spremenljivke.
- Konec šestdesetih let so bile v postopku usklajevanja podatkov upoštevane vse neizmerjene spremenljivke.
- Dinamiko navideznega ravnovesja za filtriranje in vzporedno oceno parametrov skozi čas sta leta 1977 uvedla Stanley in Mah.
- Dinamični DVR je bil razvit kot nelinearni optimizacijski model, ki ga je Liebman izdal leta 1992
Postopek usklajevanja podatkov
Vrste metod usklajevanja podatkov so:
Usklajevanje glavnih podatkov
Usklajevanje glavnih podatkov je tehnika usklajevanja samo glavnih podatkov med virom in ciljem. Glavni podatki se v naravi večinoma ne spreminjajo ali se počasi spreminjajo, pri naboru podatkov pa se ne izvaja postopek združevanja.
Nekaj pogostih primerov usklajevanja glavnih podatkov je:
- Skupno število vrstic
- Skupna stranka v viru in cilju
- Skupno število postavk v viru in cilju
- Skupno število vrstic glede na dani pogoj
- Število aktivnih uporabnikov
- Število neaktivnih uporabnikov itd.
Natančnost dejavnosti
- Prepričati se morate, da so transakcije veljavne in pravilne.
- Treba je preveriti, ali so bile transakcije pravilno odobrene.
Usklajevanje transakcijskih podatkov
Transakcijski podatki so osnova za poročila BI. Zato lahko vsaka neusklajenost transakcijskih podatkov neposredno vpliva na zanesljivost poročila in celotnega sistema BI na splošno.
Metoda usklajevanja transakcijskih podatkov se uporablja kot skupna vsota, ki preprečuje kakršno koli neskladje, ki nastane zaradi spreminjanja razdrobljenosti ustreznih dimenzij.
Primeri ukrepov, ki se uporabljajo za uskladitev transakcijskih podatkov:
- Vsota celotnega dohodka, izračunana iz vira in cilja
- Vsota celotnega prodanega predmeta, izračunana iz vira in cilja itd.
Avtomatsko usklajevanje podatkov:
V velikem sistemu upravljanja skladišča podatkov je priročno avtomatizirati postopek usklajevanja podatkov, tako da je to sestavni del nalaganja podatkov. Omogoča vam vzdrževanje ločenih tabel metapodatkov za nalaganje. Poleg tega bo avtomatizirano usklajevanje obveščalo vse zainteresirane strani o veljavnosti poročil.
Najboljše prakse uporabe usklajevanja podatkov
- Proces usklajevanja podatkov mora biti usmerjen v pravilne merilne napake.
- Bruto napake morajo biti enake nič, da bo postopek usklajevanja podatkov učinkovit.
- Standardni pristop usklajevanja podatkov se je zanašal na preprosto štetje zapisov, da bi lahko spremljali, ali se je ciljno število zapisov preselilo ali ne.
- Rešitev za selitev podatkov ponuja podobne uskladitvene zmogljivosti in funkcionalnost prototipiranja podatkov, ki ponuja preskušanje usklajevanja podatkov v celotnem obsegu.
Orodja za usklajevanje podatkov
1) OpenRefine
OpenRefine, ki je bil prej znan kot Google Refine, je koristen okvir za usklajevanje baz podatkov. Omogoča čiščenje in prenos neurejenih podatkov.
Povezava za prenos: https://openrefine.org/
2) TIBCO Jasnost
To orodje za usklajevanje podatkov ponuja spletne programske storitve na zahtevo v obliki programske opreme kot storitve. Uporabnikom omogoča potrditev podatkov in čiščenje podatkov. Omogoča popolne funkcije testiranja usklajevanja. Široko uporablja v postopku ETL.
Povezava za prenos: https://clarity.cloud.tibco.com/landing/index.html
3) Winpure
Winpure je cenovno ugodna in natančna programska oprema za čiščenje podatkov. Omogoča čiščenje velike količine podatkov, odstranjevanje dvojnikov, popravljanje in standardizacijo za oblikovanje končnega nabora podatkov.
Povezava za prenos: https://winpure.com/
Povzetek
- Preverjanje in usklajevanje podatkov (DVR) je tehnologija, ki uporablja matematične modele za obdelavo informacij.
- Uporaba usklajevanja podatkov vam pomaga pri pridobivanju natančnih in zanesljivih informacij o stanju industrijskega procesa iz surovih merilnih podatkov.
- Bruto napake, opaznost, varianca, odvečnost so pomembni izrazi, ki se uporabljajo v postopku usklajevanja podatkov
- Preverjanje in usklajevanje podatkov se je začelo v zgodnjih šestdesetih letih.
- Tri vrste načinov usklajevanja podatkov so 1) usklajevanje glavnih podatkov 2) usklajevanje transakcijskih podatkov 3) samodejno usklajevanje podatkov
- Bruto napake morajo biti enake nič, da bo postopek usklajevanja podatkov učinkovit.
- Nekatera pomembna orodja za usklajevanje podatkov so: 1) OpenRefine 2) TIBCO 3) Winpure
- Ta metoda se pogosto uporablja pri spremljanju zmogljivosti in procesov v rafiniranju nafte / jedrski / kemični industriji