Kas yra duomenų suderinimas?
Duomenų suderinimas (DR) apibrėžiamas kaip duomenų tikrinimo procesas perkeliant duomenis. Šiame procese tiksliniai duomenys lyginami su šaltinio duomenimis, kad būtų užtikrinta, jog perkėlimo architektūra perduoda duomenis. Duomenų tikrinimas ir suderinimas (DVR) reiškia technologiją, kuri naudoja matematinius modelius informacijai apdoroti.
Šioje pamokoje sužinosite,
- Kas yra duomenų suderinimas?
- Kodėl duomenų derinimas yra svarbus?
- Terminas, susijęs su duomenų derinimu
- Duomenų derinimo istorija
- Duomenų derinimo procesas
- Geriausia duomenų suderinimo naudojimo praktika
- Duomenų suderinimo įrankiai
Kodėl duomenų derinimas yra svarbus?
Duomenų perkėlimo procese galima padaryti klaidų kartografavimo ir transformavimo logikoje. Tokios problemos kaip vykdymo laiko gedimai, pvz., Tinklo nutraukimas ar neveikiančios operacijos, gali sugadinti duomenis.
Dėl tokios klaidos duomenys gali būti palikti netinkamoje būsenoje. Tai gali sukelti daugybę klausimų, tokių kaip:
- Trūksta įrašų
- Trūksta vertybių
- Neteisingos vertės
- Pasikartojantys įrašai
- Blogai suformatuotos vertės
- Nutraukti ryšiai tarp lentelių ar sistemų
Čia pateikiamos svarbios duomenų suderinimo proceso naudojimo priežastys:
- Duomenų suderinimo naudojimas padeda iš neapdorotų matavimo duomenų išgauti tikslią ir patikimą informaciją apie pramonės proceso būklę.
- Tai taip pat padeda jums sukurti vieną nuoseklų duomenų rinkinį, atspindintį labiausiai tikėtiną proceso operaciją.
- Tai taip pat lemia netikslią įžvalgą ir klientų aptarnavimo problemas.
- Duomenų suderinimas taip pat svarbus integruojant įmonės valdymą.
Be aukščiau, yra daugybė duomenų suderinimo pranašumų ir pranašumų.
Terminas, susijęs su duomenų derinimu
| Bendroji klaida | Bendros matavimų paklaidos. Tai atspindi tik šališkas klaidas, prietaiso gedimus ar nenormalius triukšmo šuolius, jei naudojate tik trumpą vidutinio laikotarpio laikotarpį. |
| Stebimumas | Stebimumo analizė gali suteikti jums informacijos apie tai, kokius kintamuosius galima nustatyti atsižvelgiant į tam tikrą apribojimų rinkinį ir matavimų rinkinį. |
| Dispersija | Dispersija yra jutiklio kintamumo matas. |
| Atleidimas | Tai padeda jums nustatyti, kurie matavimai turėtų būti įvertinti pagal kitus kintamuosius, naudojant apribojimų lygtis. |
Duomenų derinimo istorija
Čia yra svarbiausi orientyrai iš duomenų susitaikymo istorijos.
- DVR (duomenų tikrinimas ir suderinimas) prasidėjo 1960-ųjų pradžioje. Jo tikslas buvo uždaryti medžiagų balansą gamyboje, kur buvo galima atlikti visų kintamųjų neapdorotus matavimus.
- Šeštojo dešimtmečio pabaigoje visi dar neišmatuoti kintamieji buvo įtraukti į duomenų derinimo procesą.
- Beveik pastovios filtravimo ir lygiagrečių parametrų įvertinimo dinamiką laikui bėgant 1977 m. Pristatė Stanley ir Mah.
- „Dynamic DVR“ buvo sukurtas kaip netiesinis optimizavimo modelis, kurį Liebmanas išleido 1992 m
Duomenų derinimo procesas
Duomenų suderinimo metodų tipai yra šie:
Pagrindinių duomenų suderinimas
Pagrindinių duomenų suderinimas yra tik pagrindinių duomenų suderinimo tarp šaltinio ir tikslo technika. Pagrindiniai duomenys dažniausiai nesikeičia arba keičiasi lėtai, o duomenų rinkinyje nėra atliekama jokia agregavimo operacija.
Keletas bendrų pagrindinių duomenų derinimo pavyzdžių yra šie:
- Bendras eilučių skaičius
- Iš viso kliento šaltinis ir tikslas
- Bendras šaltinių ir tikslinių elementų skaičius
- Bendras eilučių skaičius pagal nurodytą sąlygą
- Aktyvių vartotojų skaičius
- Neaktyvių vartotojų skaičius ir kt.
Veiklos tikslumas
- Turite įsitikinti, kad operacijos yra teisingos ir tikslingos.
- Reikia patikrinti, ar operacijos buvo tinkamai patvirtintos.
Sandorio duomenų suderinimas
Sandorių duomenys sudaro BI ataskaitų pagrindą. Todėl bet koks sandorių duomenų neatitikimas gali tiesiogiai paveikti ataskaitos ir apskritai visos BI sistemos patikimumą.
Sandorių duomenų suderinimo metodas naudojamas atsižvelgiant į bendrą sumą, kuri užkerta kelią neatitikimams, atsirandantiems keičiant kvalifikacinių aspektų detalumą.
Sandorių duomenų derinimo priemonių pavyzdžiai turėtų būti šie:
- Visų pajamų, apskaičiuotų pagal šaltinį ir tikslą, suma
- Visos parduotos prekės suma, apskaičiuota pagal šaltinį, tikslą ir kt.
Automatinis duomenų suderinimas:
Didelėje duomenų saugyklos valdymo sistemoje patogu automatizuoti duomenų derinimo procesą, tai paverčiant neatsiejama duomenų įkėlimo dalimi. Tai leidžia jums išlaikyti atskiras metaduomenų lentelių įkėlimo operacijas. Be to, automatinis suderinimas informuos visas suinteresuotąsias šalis apie ataskaitų pagrįstumą.
Geriausia duomenų suderinimo naudojimo praktika
- Duomenų derinimo procese turėtų būti siekiama ištaisyti matavimo klaidas.
- Kad duomenų suderinimo procesas būtų efektyvus, bendros klaidos turėtų būti lygios nuliui.
- Standartinis duomenų suderinimo metodas rėmėsi paprastu įrašų skaičiavimu, kad būtų galima stebėti, ar tikslinis įrašų skaičius perkeltas, ar ne.
- Duomenų perkėlimo sprendimas suteikia panašias suderinimo galimybes ir duomenų prototipų kūrimo funkciją, kuri siūlo visiško duomenų suderinimo bandymą.
Duomenų suderinimo įrankiai
1) „OpenRefine“
„OpenRefine“, kuri anksčiau žinoma kaip „Google“ patikslinimas, yra naudinga duomenų bazių derinimo sistema. Tai leidžia jums išvalyti ir perduoti netvarkingus duomenis.
Atsisiųsti nuorodą: https://openrefine.org/
2) TIBCO aiškumas
Šis duomenų suderinimo įrankis siūlo programinės įrangos paslaugas pagal pareikalavimą iš žiniatinklio kaip programinę įrangą kaip paslaugą. Tai leidžia vartotojams patvirtinti duomenis ir valymo duomenis. Tai suteikia visas suderinimo testavimo funkcijas. Plačiai naudojamas ETL procese.
Atsisiųsti nuorodą: https://clarity.cloud.tibco.com/landing/index.html
3) Winpure
„Winpure“ yra prieinama ir tiksli duomenų valymo programinė įranga. Tai leidžia jums išvalyti didelį duomenų kiekį, pašalinti dublikatus, taisyti ir standartizuoti, kad būtų suprojektuotas galutinis duomenų rinkinys.
Atsisiųsti nuorodą: https://winpure.com/
Santrauka
- Duomenų tikrinimas ir suderinimas (DVR) yra technologija, kuri apdoroja informaciją matematiniais modeliais.
- Duomenų suderinimo naudojimas padeda iš neapdorotų matavimo duomenų išgauti tikslią ir patikimą informaciją apie pramonės proceso būklę.
- Didelė klaida, stebimumas, dispersija, perteklinis ryšys yra svarbūs terminai, naudojami duomenų suderinimo procese
- Duomenų tikrinimas ir derinimas prasidėjo septintojo dešimtmečio pradžioje.
- Trys duomenų suderinimo metodų tipai yra 1) pagrindinių duomenų suderinimas 2) operacinių duomenų suderinimas 3) automatizuotas duomenų suderinimas
- Kad duomenų suderinimo procesas būtų efektyvus, bendros klaidos turėtų būti lygios nuliui.
- Keletas svarbių duomenų suderinimo įrankių yra šie: 1) „OpenRefine“ 2) TIBCO 3) „Winpure“
- Šis metodas plačiai naudojamas našumo ir procesų stebėjime naftos perdirbimo / branduolinės / chemijos pramonėje
