Ce este reconcilierea datelor?
Reconcilierea datelor (DR) este definită ca un proces de verificare a datelor în timpul migrării datelor. În acest proces, datele țintă sunt comparate cu datele sursă pentru a se asigura că arhitectura de migrare transferă date. Validarea și reconcilierea datelor (DVR) înseamnă o tehnologie care folosește modele matematice pentru procesarea informațiilor.
În acest tutorial, veți învăța,
- Ce este reconcilierea datelor?
- De ce este importantă Reconcilierea datelor?
- Terminologia asociată reconcilierii datelor
- Istoria reconcilierii datelor
- Procesul de reconciliere a datelor
- Cele mai bune practici de utilizare a reconcilierii datelor
- Instrumente de reconciliere a datelor
De ce este importantă Reconcilierea datelor?
În procesul de migrare a datelor, este posibil să se facă greșeli în logica de cartografiere și transformare. Probleme precum eșecurile în timpul rulării, cum ar fi abandonarea rețelei sau tranzacțiile întrerupte, pot deteriora datele.
Acest tip de erori poate duce la lăsarea datelor într-o stare nevalidă. Acestea pot crea o serie de probleme precum:
- Înregistrări lipsă
- Valori lipsă
- Valori incorecte
- Înregistrări duplicate
- Valori greșit formatate
- Relații rupte între tabele sau sisteme
Iată, sunt motive importante pentru utilizarea procesului de reconciliere a datelor:
- Utilizarea Reconcilierii datelor vă ajută să extrageți informații exacte și fiabile despre starea procesului industrial din datele brute de măsurare.
- De asemenea, vă ajută să produceți un singur set consistent de date care reprezintă cea mai probabilă operație de proces.
- De asemenea, conduce la o perspectivă inexactă și la probleme cu serviciul pentru clienți.
- Reconcilierea datelor este, de asemenea, importantă pentru integrarea întreprinderii-control.
În afară de cele de mai sus, există multe avantaje / avantaje ale reconcilierii datelor.
Terminologia asociată reconcilierii datelor
| Eroare brută | Erori brute în măsurători. Reflectă numai erorile de părtinire, defecțiunile instrumentului sau creșteri anormale ale zgomotului dacă utilizați doar o perioadă scurtă de mediere. |
| Observabilitate | Analiza de observabilitate vă poate oferi detalii despre ce variabile pot fi determinate pentru un set dat de constrângeri și un set de măsurători. |
| Varianța | Varianța este o măsură a variabilității unui senzor. |
| Redundanţă | Vă ajută să determinați ce măsurători ar trebui să fie estimate din alte variabile utilizând ecuațiile de constrângere. |
Istoria reconcilierii datelor
Aici sunt repere esențiale din istoria reconcilierii datelor.
- DVR (validarea și reconcilierea datelor) a început la începutul anilor 1960. Acesta a avut ca scop închiderea soldurilor de materiale în producție, unde măsurările brute erau disponibile pentru toate variabilele.
- La sfârșitul anilor 1960, toate variabilele nemăsurate au fost luate în considerare în procesul de reconciliere a datelor.
- Dinamica stării aproape stabile pentru filtrare și estimarea parametrilor paraleli în timp au fost introduse în 1977 de Stanley și Mah.
- DVR-ul dinamic a fost dezvoltat ca un model de optimizare neliniar, emis de Liebman în anul 1992
Procesul de reconciliere a datelor
Tipurile de metode de reconciliere a datelor sunt:
Reconcilierea datelor de bază
Reconcilierea datelor master este o tehnică de reconciliere a datelor master între sursă și țintă. Datele principale sunt în mare parte neschimbate sau se schimbă încet și nu se efectuează nicio operațiune de agregare pe setul de date.
Câteva exemple comune de reconciliere a datelor de bază sunt:
- Numărul total de rânduri
- Client total în sursă și țintă
- Numărul total de articole din sursă și țintă
- Numărul total de rânduri pe baza condiției date
- Numărul de utilizatori activi
- Numărul de utilizatori inactivi etc.
Precizia activității
- Trebuie să vă asigurați că tranzacțiile sunt valide și au un scop corect.
- Trebuie să verificați dacă tranzacțiile au fost autorizate corespunzător.
Reconcilierea tranzacțională a datelor
Datele tranzacționale constituie baza rapoartelor BI. Prin urmare, orice nepotrivire în datele tranzacționale poate avea un impact direct asupra fiabilității raportului și a întregului sistem BI în general.
Metoda tranzacțională de reconciliere a datelor este utilizată în ceea ce privește suma totală care previne orice nepotrivire cauzată de modificarea granularității dimensiunilor de calificare.
Exemple de măsuri utilizate pentru reconcilierea tranzacțională a datelor ar trebui să fie:
- Suma veniturilor totale calculate din sursă și țintă
- Suma întregului articol vândut, calculată din sursă și țintă etc.
Reconcilierea automată a datelor:
În sistemul de gestionare a depozitelor de date mari, este convenabil să automatizați procesul de reconciliere a datelor, făcându-l o parte integrantă a încărcării datelor. Vă permite să mențineți tabele de metadate de încărcare separate. Mai mult, reconcilierea automată va ține la curent toate părțile interesate cu privire la validitatea rapoartelor.
Cele mai bune practici de utilizare a reconcilierii datelor
- Procesul de reconciliere a datelor ar trebui să vizeze erorile de măsurare corecte.
- Erorile brute ar trebui să fie zero pentru a eficientiza procesul de reconciliere a datelor.
- Abordarea standard a reconcilierii datelor s-a bazat pe numărarea simplă a înregistrărilor pentru a ține evidența dacă numărul vizat de înregistrări a migrat sau nu.
- Soluția de migrare a datelor oferă capacități de reconciliere și funcționalități similare de prototipare a datelor, care oferă teste de reconciliere a volumului complet de date.
Instrumente de reconciliere a datelor
1) OpenRefine
OpenRefine, cunoscut anterior ca Google Refine, este un cadru util de reconciliere a bazelor de date. Vă permite să curățați și să transferați date dezordonate.
Link de descărcare: https://openrefine.org/
2) Claritatea TIBCO
Acest instrument de reconciliere a datelor oferă servicii software la cerere de pe web sub forma Software-as-a-service. Permite utilizatorilor să valideze datele și curățarea datelor. Oferă funcții complete de testare a reconcilierii. Utilizat pe scară largă în procesul ETL.
Link de descărcare: https://clarity.cloud.tibco.com/landing/index.html
3) Winpure
Winpure este un software accesibil și precis de curățare a datelor. Vă permite să curățați o cantitate mare de date, eliminând duplicatele, corectând și standardizând pentru a proiecta setul de date final.
Link de descărcare: https://winpure.com/
rezumat
- Validarea și reconcilierea datelor (DVR) este o tehnologie care folosește modele matematice pentru procesarea informațiilor.
- Utilizarea reconcilierii datelor vă ajută să extrageți informații exacte și fiabile despre starea procesului industrial din datele brute de măsurare.
- Eroare brută, observabilitate, variație, redundanță sunt termeni importanți utilizați în procesul de reconciliere a datelor
- Validarea și reconcilierea datelor au început la începutul anilor 1960.
- Trei tipuri de metode de reconciliere a datelor sunt 1) Reconcilierea datelor master 2) Reconcilierea tranzacțională a datelor 3) Reconcilierea automată a datelor
- Erorile brute ar trebui să fie zero pentru a eficientiza procesul de reconciliere a datelor.
- Unele instrumente importante de reconciliere a datelor sunt: 1) OpenRefine 2) TIBCO 3) Winpure
- Această metodă este utilizată pe scară largă în monitorizarea performanțelor și proceselor în industria de rafinare a petrolului / nuclear / chimic