Mis on andmete ühitamine?
Andmete ühitamine (DR) on määratletud kui andmete kontrollimise protsess andmete üleviimisel. Selles protsessis võrreldakse sihtandmeid lähteandmetega, et tagada migreerimise arhitektuuri andmete edastamine. Andmete valideerimine ja kooskõlastamine (DVR) tähendab tehnoloogiat, mis kasutab teabe töötlemiseks matemaatilisi mudeleid.
Selles õpetuses saate teada,
- Mis on andmete ühitamine?
- Miks on andmete ühitamine oluline?
- Andmete lepitamisega seotud terminoloogia
- Andmete lepitamise ajalugu
- Andmete lepitamise protsess
- Andmete ühitamise kasutamise parimad tavad
- Andmete lepitamise tööriistad
Miks on andmete ühitamine oluline?
Andmete migreerimise protsessis on võimalik teha vigu kaardistamise ja teisendamise loogikas. Probleemid nagu käitamisaeg, näiteks võrgu katkestamine või katkised tehingud võivad andmeid rikkuda.
Sellised vead võivad põhjustada andmete kehtetu oleku. Need võivad tekitada mitmesuguseid probleeme:
- Puuduvad kirjed
- Puuduvad väärtused
- Vale väärtus
- Dubleeritud kirjed
- Halvasti vormindatud väärtused
- Katkenud suhted tabelite või süsteemide vahel
Siin on olulised põhjused andmete võrdlusprotsessi kasutamiseks:
- Andmete ühitamise kasutamine aitab teil toorestest mõõteandmetest saada täpset ja usaldusväärset teavet tööstuse protsessi seisukorra kohta.
- Samuti aitab see teil luua ühe ühtse andmekogumi, mis esindab kõige tõenäolisemat protsessitoimingut.
- See viib ka ebatäpse ülevaate ja probleemideni klienditeenindusega.
- Andmete ühitamine on oluline ka ettevõtte juhtimise integreerimise jaoks.
Lisaks ülaltoodule on andmete lepitamine palju eeliseid ja eeliseid.
Andmete lepitamisega seotud terminoloogia
| Tõrge | Mõõtmiste vead. See peegeldab ainult eelarvamuste vigu, instrumendi tõrkeid või ebatavalisi müratasemeid, kui kasutate ainult lühikest keskmistamisperioodi. |
| Vaatlus | Vaatlusanalüüs võib anda teile üksikasju selle kohta, milliseid muutujaid saab kindlaksmääratud piirangute ja mõõtmiste komplekti jaoks määrata. |
| Dispersioon | Dispersioon on sensori varieeruvuse mõõt. |
| Koondamine | See aitab teil piiranguvõrrandite abil kindlaks teha, milliseid mõõtmisi tuleks teiste muutujate põhjal hinnata. |
Andmete lepitamise ajalugu
Siin on olulised vaatamisväärsused andmete ühitamise ajaloost.
- DVR (andmete valideerimine ja lepitamine) algas 1960. aastate alguses. Selle eesmärk oli sulgeda materjalide bilanss tootmises, kus kõigi muutujate jaoks olid kättesaadavad toored mõõtmised.
- 1960-ndate aastate lõpus võeti andmete ühitamise protsessis arvesse kõiki mõõtmata muutujaid.
- Filtreerimise peaaegu püsiva seisundi dünaamika ja paralleelne parameetrite hindamine ajas võeti 1977. aastal kasutusele Stanley ja Mah.
- Dünaamiline DVR töötati välja mittelineaarse optimeerimismudelina, mille Liebman väljastas 1992. aastal
Andmete lepitamise protsess
Andmete lepitusmeetodite tüübid on järgmised:
Põhiandmete ühitamine
Põhiandmete ühitamine on meetod, mille abil lähteandmete ja sihtmärkide vahel võrreldakse ainult põhiandmeid. Põhiandmed on oma olemuselt enamasti muutumatud või aeglaselt muutuvad ning andmekogumis ei tehta ühtegi liitmisoperatsiooni.
Mõned põhiandmete ühitamise näited on järgmised:
- Ridade koguarv
- Allikas ja sihtmärk kokku klient
- Allikas ja sihtmärgis olevate üksuste koguarv
- Ridade koguarv antud tingimuse alusel
- Aktiivsete kasutajate arv
- Mitteaktiivsete kasutajate arv jne
Tegevuse täpsus
- Peate veenduma, et tehingud on kehtivad ja eesmärgipärased.
- Vajadus kontrollida, kas tehingutele on antud nõuetekohane luba.
Tehinguandmete ühitamine
Tehinguandmed moodustavad BI aruannete aluse. Seetõttu võib mis tahes tehinguandmete mittevastavus mõjutada otseselt aruande ja kogu BI-süsteemi usaldusväärsust.
Tehingute andmete ühitamise meetodit kasutatakse kogusumma osas, mis väldib kvalifitseeruvate mõõtmete üksikasjalikkuse muutmise põhjustatud mis tahes vastuolu.
Tehingute andmete lepitamiseks kasutatavate meetmete näited peaksid olema järgmised:
- Allikast ja eesmärgist lähtuvalt arvutatud kogutulu summa
- Kogu müüdud toote summa, arvutatuna lähte- ja sihtmärgi järgi jne.
Automatiseeritud andmete ühitamine:
Suures andmeladude haldussüsteemis on andmete automatiseerimise protsessi automatiseerimine mugav, muutes selle andmete laadimise lahutamatuks osaks. See võimaldab teil säilitada eraldi metaandmetabelite laadimist. Lisaks hoiab automaatne lepitamine kõiki sidusrühmi aruannete kehtivusest kursis.
Andmete ühitamise kasutamise parimad tavad
- Andmete ühildamise protsess peaks olema suunatud mõõtmisvigade parandamisele.
- Andmete ühitamise protsessi tõhustamiseks peaksid brutovead olema null.
- Andmete lepitamise standardne lähenemine on tuginenud lihtsale kirjearvestusele, et jälgida, kas sihitud kirjete arv on üle läinud või mitte.
- Andmete migreerimise lahendus pakub sarnaseid lepitamisvõimalusi ja andmete prototüüpimise funktsionaalsust, mis pakub andmete täieliku mahu lepitamise testimist.
Andmete lepitamise tööriistad
1) OpenRefine
Varem tuntud Google Refine on OpenRefine, mis on kasulik andmebaaside lepitamise raamistik. See võimaldab teil räpaseid andmeid puhastada ja edastada.
Allalaadimislink: https://openrefine.org/
2) TIBCO selgus
See andmete ühitamise tööriist pakub veebist tellitavaid tarkvarateenuseid tarkvara teenusena. See võimaldab kasutajatel andmeid kinnitada ja andmeid puhastada. See pakub täielikke lepitamise testimise funktsioone. Kasutatakse laialdaselt ETL-protsessis.
Laadige alla link: https://clarity.cloud.tibco.com/landing/index.html
3) Winpure
Winpure on taskukohane ja täpne andmete puhastamise tarkvara. See võimaldab teil puhastada suurt hulka andmeid, eemaldada duplikaadid, parandada ja standardiseerida lõpliku andmekogumi kujundamiseks.
Laadimislink: https://winpure.com/
Kokkuvõte
- Andmete valideerimine ja kooskõlastamine (DVR) on tehnoloogia, mis kasutab teabe töötlemiseks matemaatilisi mudeleid.
- Andmete ühitamise kasutamine aitab teil toorestest mõõteandmetest saada täpset ja usaldusväärset teavet tööstuse protsessi olukorra kohta.
- Andmete lepitusprotsessis kasutatakse olulisi termineid: viga, jälgitavus, dispersioon, koondamine
- Andmete valideerimine ja lepitamine algas 1960. aastate alguses.
- Andmete lepitamise kolme tüüpi meetodid on 1) põhiandmete ühitamine 2) tehingute andmete ühitamine 3) automatiseeritud andmete ühitamine
- Andmete ühitamise protsessi tõhustamiseks peaksid brutovead olema null.
- Mõned olulised andmete ühildamise tööriistad on: 1) OpenRefine 2) TIBCO 3) Winpure
- Seda meetodit kasutatakse laialdaselt nafta rafineerimise / tuuma- ja keemiatööstuse jõudluse ja protsesside jälgimisel