Đối chiếu dữ liệu là gì?
Đối chiếu dữ liệu (DR) được định nghĩa là một quá trình xác minh dữ liệu trong quá trình di chuyển dữ liệu. Trong quá trình này, dữ liệu đích được so sánh với dữ liệu nguồn để đảm bảo rằng kiến trúc di chuyển đang truyền dữ liệu. Xác thực và đối chiếu dữ liệu (DVR) có nghĩa là công nghệ sử dụng các mô hình toán học để xử lý thông tin.
Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học,
- Đối chiếu dữ liệu là gì?
- Tại sao đối chiếu dữ liệu lại quan trọng?
- Thuật ngữ liên quan đến đối chiếu dữ liệu
- Lịch sử đối chiếu dữ liệu
- Quy trình đối chiếu dữ liệu
- Các phương pháp hay nhất về sử dụng đối chiếu dữ liệu
- Công cụ đối chiếu dữ liệu
Tại sao đối chiếu dữ liệu lại quan trọng?
Trong quá trình Di chuyển dữ liệu, có thể xảy ra sai sót trong logic chuyển đổi và ánh xạ. Các vấn đề như lỗi thời gian chạy như mạng bị gián đoạn hoặc giao dịch bị hỏng có thể làm hỏng dữ liệu.
Loại lỗi này có thể dẫn đến việc dữ liệu ở trạng thái không hợp lệ. Những điều này có thể tạo ra một loạt các vấn đề như:
- Thiếu hồ sơ
- Giá trị bị mất
- Giá trị không chính xác
- Bản ghi trùng lặp
- Các giá trị được định dạng sai
- Mối quan hệ bị hỏng giữa các bảng hoặc hệ thống
Dưới đây là những lý do quan trọng để sử dụng Quy trình liên kết dữ liệu:
- Việc sử dụng đối chiếu dữ liệu giúp bạn trích xuất thông tin chính xác và đáng tin cậy về trạng thái của quy trình công nghiệp từ dữ liệu đo lường thô.
- Nó cũng giúp bạn tạo ra một bộ dữ liệu nhất quán duy nhất đại diện cho hoạt động của quy trình có khả năng xảy ra nhất.
- Nó cũng dẫn đến cái nhìn sâu sắc không chính xác và các vấn đề với dịch vụ khách hàng.
- Đối chiếu dữ liệu cũng rất quan trọng đối với tích hợp kiểm soát doanh nghiệp.
Ngoài những điều trên, có rất nhiều khuyến khích / lợi ích của việc đối chiếu dữ liệu.
Thuật ngữ liên quan đến đối chiếu dữ liệu
| Tổng lỗi | Tổng sai số trong các phép đo. Nó chỉ phản ánh lỗi sai lệch, lỗi thiết bị hoặc đột biến tiếng ồn bất thường nếu bạn chỉ sử dụng khoảng thời gian trung bình ngắn. |
| Khả năng quan sát | Phân tích khả năng quan sát có thể cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về những biến nào có thể được xác định cho một tập hợp các ràng buộc nhất định và một tập hợp các phép đo. |
| Phương sai | Phương sai là thước đo sự thay đổi của cảm biến. |
| Dư | Nó giúp bạn xác định phép đo nào nên được ước tính từ các biến khác bằng cách sử dụng các phương trình ràng buộc. |
Lịch sử đối chiếu dữ liệu
Đây là những dấu mốc quan trọng trong lịch sử đối chiếu dữ liệu.
- DVR (Xác thực và đối chiếu dữ liệu) bắt đầu vào đầu những năm 1960. Nó nhằm mục đích đóng cân bằng nguyên vật liệu trong sản xuất khi các phép đo thô có sẵn cho tất cả các biến.
- Vào cuối những năm 1960, tất cả các biến không đo được đều được xem xét trong quá trình đối chiếu dữ liệu.
- Động lực học trạng thái gần ổn định để lọc và ước lượng tham số song song theo thời gian đã được Stanley và Mah giới thiệu vào năm 1977.
- Dynamic DVR được phát triển như một mô hình tối ưu hóa phi tuyến tính được phát hành bởi Liebman vào năm 1992
Quy trình đối chiếu dữ liệu
Các loại phương pháp đối chiếu dữ liệu là:
Đối chiếu dữ liệu chính
Đối chiếu dữ liệu chính là kỹ thuật chỉ đối chiếu dữ liệu chính giữa nguồn và đích. Dữ liệu chính hầu như không thay đổi hoặc thay đổi chậm về bản chất và không có hoạt động tổng hợp nào được thực hiện trên tập dữ liệu.
Một số ví dụ phổ biến về đối chiếu dữ liệu chính là:
- Tổng số hàng
- Tổng số khách hàng trong nguồn và mục tiêu
- Tổng số Mục trong nguồn và mục tiêu
- Tổng số hàng dựa trên điều kiện nhất định
- Số lượng người dùng đang hoạt động
- Số lượng người dùng không hoạt động, v.v.
Độ chính xác của hoạt động
- Bạn cần đảm bảo rằng các giao dịch hợp lệ và đúng mục đích.
- Cần kiểm tra xem các giao dịch đã được ủy quyền hợp lệ chưa.
Đối chiếu dữ liệu giao dịch
Dữ liệu giao dịch làm cơ sở cho các báo cáo BI. Do đó, bất kỳ sự không khớp nào trong dữ liệu giao dịch có thể ảnh hưởng trực tiếp đến độ tin cậy của báo cáo và toàn bộ hệ thống BI nói chung.
Phương pháp đối chiếu dữ liệu giao dịch được sử dụng về tổng giá trị để ngăn chặn bất kỳ sự không khớp nào gây ra do thay đổi mức độ chi tiết của các thứ nguyên đủ điều kiện.
Ví dụ về các biện pháp được sử dụng để đối chiếu dữ liệu giao dịch phải là:
- Tổng thu nhập được tính từ nguồn và mục tiêu
- Tổng của toàn bộ mặt hàng đã bán, được tính từ nguồn và mục tiêu, v.v.
Đối chiếu dữ liệu tự động:
Trong hệ thống quản lý kho dữ liệu lớn, việc tự động hóa quá trình đối chiếu dữ liệu rất thuận tiện bằng cách coi đây là một phần không thể thiếu của quá trình tải dữ liệu. Nó cho phép bạn duy trì các bảng siêu dữ liệu tải riêng biệt. Hơn nữa, đối chiếu tự động sẽ giữ cho tất cả các bên liên quan được thông báo về tính hợp lệ của các báo cáo.
Các phương pháp hay nhất về sử dụng đối chiếu dữ liệu
- Quá trình đối chiếu dữ liệu nên nhằm mục đích chính xác các lỗi đo lường.
- Tổng sai số phải bằng 0 để làm cho quá trình đối chiếu dữ liệu hiệu quả.
- Cách tiếp cận tiêu chuẩn của Đối chiếu Dữ liệu đã dựa vào số lượng bản ghi đơn giản để theo dõi xem số lượng bản ghi được nhắm mục tiêu đã di chuyển hay chưa.
- Giải pháp di chuyển dữ liệu mang lại khả năng đối chiếu tương tự và chức năng tạo mẫu dữ liệu cung cấp thử nghiệm đối chiếu dữ liệu khối lượng đầy đủ.
Công cụ đối chiếu dữ liệu
1) OpenRefine
OpenRefine mà trước đây được biết đến là Google Refine là một khung đối chiếu cơ sở dữ liệu hữu ích. Nó cho phép bạn dọn dẹp và chuyển dữ liệu lộn xộn.
Link tải: https://openrefine.org/
2) TIBCO rõ ràng
Công cụ đối chiếu dữ liệu này cung cấp các dịch vụ phần mềm theo yêu cầu từ web dưới dạng Phần mềm dưới dạng dịch vụ. Nó cho phép người dùng xác nhận dữ liệu và làm sạch dữ liệu. Nó cung cấp các tính năng kiểm tra đối chiếu hoàn chỉnh. Được sử dụng rộng rãi trong quy trình ETL.
Liên kết tải xuống: https://clarity.cloud.tibco.com/landing/index.html
3) Winpure
Winpure là một phần mềm dọn dẹp dữ liệu chính xác và giá cả phải chăng. Nó cho phép bạn làm sạch một lượng lớn dữ liệu, loại bỏ các bản sao, chỉnh sửa và chuẩn hóa để thiết kế tập dữ liệu cuối cùng.
Liên kết tải xuống: https://winpure.com/
Tóm lược
- Xác thực và đối chiếu dữ liệu (DVR) là một công nghệ sử dụng các mô hình toán học để xử lý thông tin.
- Việc sử dụng đối chiếu Dữ liệu giúp bạn trích xuất thông tin chính xác và đáng tin cậy về trạng thái của quy trình trong ngành từ dữ liệu đo lường thô.
- Tổng sai số, khả năng quan sát, phương sai, dự phòng là những thuật ngữ quan trọng được sử dụng trong quá trình đối chiếu dữ liệu
- Xác thực và đối chiếu dữ liệu bắt đầu vào đầu những năm 1960.
- Ba loại phương pháp tổng hợp dữ liệu là 1) Đối chiếu dữ liệu chính 2) Đối chiếu dữ liệu giao dịch 3) Đối chiếu dữ liệu tự động
- Tổng sai số phải bằng 0 để làm cho quá trình đối chiếu dữ liệu hiệu quả.
- Một số công cụ đối chiếu dữ liệu quan trọng là: 1) OpenRefine 2) TIBCO 3) Winpure
- Phương pháp này được sử dụng rộng rãi trong giám sát hiệu suất và quy trình trong ngành lọc dầu / hạt nhân / hóa chất