Ce este reconcilierea datelor? Definiție, Proces, Instrumente

⚡ Rezumat inteligent

Reconcilierea datelor verifică informațiile în timpul migrării prin compararea datelor țintă cu datele sursă. Această pagină definește procesul, explică de ce apar neconcordanțe, acoperă terminologia de bază, cele trei metode de reconciliere, cele mai bune practici și instrumentele care automatizează munca.

🔎 Definiție: Reconcilierea datelor compară datele migrate cu sursa lor pentru a confirma că transferul a fost complet și corect.
⚠️ Risc abordat: Hartăping Erorile și eșecurile în timpul execuției cauzează înregistrări lipsă, duplicate și relații întrerupte.
📐 Terminologie de bază: Eroarea brută, observabilitatea, varianța și redundanța descriu modul în care sunt evaluate măsurătorile.
🗃️ Metoda principală: Reconcilierea datelor principale numără înregistrările care se modifică lent, cum ar fi clienții și articolele.
???? Metoda tranzacțională: Reconcilierea tranzacțiilor compară totalurile, ceea ce protejează fiabilitatea rapoartelor BI.
⚙️ Metoda automatizata: Automatizarea integrează reconcilierea în încărcarea datelor și ține părțile interesate informate.
🛠️ Unelte: OpenRefine, TIBCO și Winpure curăță, validează și potrivesc datele între sisteme.

Citește mai mult

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 utilizează modele matematice pentru a procesa informații.

Reconcilierea datelor vs. validarea datelor

Cei doi termeni apar atât de des împreună încât sunt adesea tratați ca unul singur, dar răspund la întrebări diferite și sunt utilizați în momente diferite.

Data validarii întreabă dacă o singură valoare este acceptabilă în sine. Verifică o înregistrare în funcție de o regulă: este data reală, este adresa de e-mail corect formată, există codul țării în lista de referințe? Validarea are nevoie doar de înregistrarea din fața ei, așa că, de obicei, rulează pe măsură ce datele sunt introduse sau încărcate.

Reconcilierea datelor întreabă dacă două seturi de date sunt de acord. Compară numărătoarea, sumele și relațiile cheie dintre un sistem sursă și un sistem țintă și poate rula doar după ce ambele părți există. O înregistrare poate trece fiecare regulă de validare și totuși poate fi un eșec de reconciliere, deoarece a fost scrisă de două ori sau nu a ajuns niciodată.

Punct de diferență	Data validarii	Reconcilierea datelor
Întrebare răspunsă	Este această valoare corectă ca formă?	Sursa și ținta sunt de acord?
domeniu	O singură înregistrare sau un singur câmp	Două seturi complete de date
Când rulează	La intrare sau în timpul încărcării	După finalizarea încărcării
Defecțiune tipică surprinsă	Valoare formatată greșit sau în afara intervalului	Înregistrări lipsă, duplicate sau nepotrivite

Deoarece identifică defecte diferite, o migrare fiabilă le folosește pe ambele în loc să aleagă între ele.

De ce este importantă reconcilierea datelor?

În procesul de migrare a datelor, este posibil să se facă greșeli în hartăping și logica de transformare. Probleme precum erorile de execuție, cum ar fi întreruperile de rețea sau tranzacțiile defecte, pot corupe datele.

Aceste tipuri de erori pot duce la lăsarea datelor într-o stare invalidă. Acestea pot crea o serie de probleme, cum ar fi:

Înregistrări lipsă
Valori lipsă
Valori incorecte
Înregistrări duplicate
Valori prost formatate
Relații întrerupte între tabele sau sisteme

Iată motive importante pentru utilizarea procesului de reconciliere a datelor:

Utilizarea Reconcilierii Datelor vă ajută, de exemplu,tracobținerea de informații precise și fiabile despre starea procesului industrial din datele brute de măsurare.
De asemenea, vă ajută să produceți un set unic și consistent de date care să reprezinte cea mai probabilă operațiune de proces.
Fără aceasta, erorile nedetectate duc la informații inexacte și la probleme cu serviciul clienți.
Reconcilierea datelor este, de asemenea, importantă pentru integrarea controlului întreprinderii.

Pe lângă cele de mai sus, există multe avantaje și beneficii ale reconcilierii datelor.

Terminologie asociată cu reconcilierea datelor

Eroare grosolană	Erori grosolane în măsurători. Reflectă doar erori de polarizare, defecțiuni ale instrumentelor sau vârfuri anormale de zgomot dacă utilizați doar o perioadă scurtă de mediere.
observability	Analiza observabilității vă poate oferi detalii despre ce variabile pot fi determinate pentru un anumit set de constrângeri și un set de măsurători.
variație	Varianța este o măsură a variabilității unui senzor.
Redundanţă	Vă ajută să determinați ce măsurători ar trebui estimate din alte variabile utilizând ecuațiile de constrângere.

Istoria reconcilierii datelor

Iată repere esențiale din istoria reconcilierii datelor.

DVR (Validarea și Reconcilierea datelor) a început la începutul anilor 1960. Acesta a avut ca scop închiderea bilanţurilor de materiale în producţie în care măsurătorile 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 în stare cvasi-staționară pentru filtrare și estimarea parametrilor paraleli în timp au fost introduse în 1977 de Stanley și Mah.
Dynamic DVR a fost dezvoltat ca model de optimizare neliniar, care este emis de Liebman în anul 1992.

Grupuri de practică moderne care lucrează în trei metode distincte de reconciliere.

Procesul de reconciliere a datelor

Tipurile de metode de reconciliere a datelor sunt:

Reconcilierea datelor de bază

Reconcilierea datelor de bază este o tehnică de reconciliere a datelor de bază între sursă și țintă. Datele de bază sunt în mare parte neschimbate sau se schimbă lent în natură 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
Total client în sursă și țintă
Numărul total de articole din sursă și țintă
Numărul total de rânduri bazat pe condiția dată
Numărul de utilizatori activi
Numărul de utilizatori inactivi etc.

Reconcilierea datelor tranzacționale

Datele tranzacționale constituie baza rapoartelor BI. Prin urmare, orice nepotrivire a datelor tranzacționale poate afecta direct fiabilitatea raportului și a întregului sistem BI în general.

Metoda de reconciliere a datelor tranzacționale este utilizată în ceea ce privește suma totală, ceea ce previne orice nepotrivire cauzată de modificarea granularității dimensiunilor de calificare.

Exemple de măsuri utilizate pentru reconcilierea datelor tranzacționale ar trebui să fie:

Suma veniturilor totale calculate de la sursă și țintă
Suma tuturor articolelor vândute, calculată din sursă și țintă etc.

Reconcilierea automată a datelor

În sistemul mare de gestionare a depozitelor de date, este convenabil să automatizați procesul de reconciliere a datelor făcându-l ca parte integrantă a încărcării datelor. Vă permite să mențineți tabele separate de metadate de încărcare. În plus, reconcilierea automată va informa toate părțile interesate cu privire la valabilitatea rapoartelor.

Cele mai bune practici de utilizare a reconcilierii datelor

Procesul de reconciliere a datelor ar trebui să vizeze corectarea erorilor de măsurare.
Erorile brute ar trebui să fie zero pentru a eficientiza procesul de reconciliere a datelor.
Abordarea standard a reconcilierii datelor s-a bazat pe numărări simple de înregistrări pentru a păstra track dacă numărul țintă de înregistrări a migrat sau nu.
Soluția de migrare a datelor oferă capacități similare de reconciliere și prototipare a datelor.ping funcționalitate care oferă testarea reconcilierii datelor cu volum complet.

Precizia activității

Pe lângă numărătoare și totaluri, activitatea subiacentă în sine trebuie să reziste inspecției.

Trebuie să vă asigurați că tranzacțiile sunt valide și sunt corecte în scop.
Trebuie să verificați dacă tranzacțiile au fost autorizate corespunzător.

Instrumente de reconciliere a datelor

1) OpenRefine

OpenRefine, cunoscut anterior ca Google Refine este un framework util pentru reconcilierea bazelor de date. Acesta vă permite să curățați și să transferați date dezordonate.

Download link: https://openrefine.org/

2) TIBCO

Acest instrument de reconciliere a datelor oferă servicii software la cerere de pe web sub formă de Software-as-a-service. Permite utilizatorilor să valideze datele și să le curețe. Oferă funcții complete de testare a reconcilierii. Este utilizat pe scară largă în procesul ETL. Capacitatea a fost vândută inițial ca TIBCO Clarity și se află acum în portofoliul de gestionare a datelor TIBCO.

Download link: https://www.tibco.com/solutions/data-management

3) Winpure

Winpure este un software de curățare a datelor accesibil și precis. Acesta vă permite să curățați o cantitate mare de date, eliminând duplicatele, corectând și standardizând pentru a proiecta setul final de date.

Download link: https://winpure.com/

Întrebări frecvente

După fiecare încărcare pentru o migrare sau o lucrare ETL nocturnă și într-un ciclu programat pentru fluxurile continue. Rularea imediată după fiecare încărcare menține fereastra de investigare mică, deoarece lotul suspect este încă identificabil.

Asta indică o eroare de transformare, nu un rând lipsă. Verificați rotunjirea, conversia valutară, trunchierea tipurilor de date și gestionarea fusului orar, deoarece fiecare modifică o valoare fără a modifica numărul de înregistrări.

Principiul este comun, dar contextul diferă. Reconcilierea contabilă potrivește intrările din registru cu situațiile financiare pentru raportarea financiară. Reconcilierea datelor potrivește înregistrările dintre sistemele IT și reprezintă un control al calității datelor.

Da. Modelele de potrivire fuzzy și învățare automată evaluează perechile de înregistrări în funcție de similaritatea numelui, adresei și datei pentru a propune linkuri acolo unde nu există un identificator partajat. Un recenzent confirmă potrivirile limită înainte ca acestea să fie acceptate.

Da. Având în vedere rândurile nepotrivite și hartaping În conformitate cu regulile, un asistent cu inteligență artificială grupează întreruperile după cauza probabilă și redactează un rezumat în limbaj simplu pentru părțile interesate. Un inginer confirmă în continuare cauza principală înainte de a închide elementul.