Datenabgleich

Was ist Datenabgleich?

Der Prozess der Datenintegration beginnt mit der Replikation von Daten aus verschiedenen Quellen, bevor sie zusammengeführt und in ein Format umgewandelt werden, das für die Verwendung in der Zieldatenbank oder im Zielsystem geeignet ist. Zuvor müssen Sie jedoch überprüfen, ob die Zieldaten mit denen im Quellsystem übereinstimmen. Datenabgleich ist der Begriff für diese Überprüfung der Zieldaten mit den ursprünglichen Quelldaten.

Warum Datenabgleich wichtig ist

Sie können Ihren Daten ohne Datenüberprüfung nicht vertrauen

Sie haben Ihre Daten also in Ihrem Data Lake oder Data Warehouse. Aber woher wissen Sie, dass es vollständig ist und dass keine Daten fehlen? Ohne hochwertige, vollständige Daten können all Ihren cleveren Analysen und Datenerkenntnissen einfach nicht vertraut werden. Falsche Daten führen zu fehlerhaften Erkenntnissen, und das ist nicht das, was Sie für Ihre Datenmanagementprojekte wollen.

Vollständige Extrakte vs. Änderungsdatenerfassung

Einige Organisationen verlassen sich auf vollständige Extrakte aus der Quelle, um Datenverlust zu vermeiden. Diese sind umständlich, nehmen viel Zeit in Anspruch, um das System zu extrahieren und zu laden und zu besteuern. Aus diesem Grund werden vollständige Datenauszüge selten durchgeführt, z. B. am Ende des Tages. Die Änderung der Datenerfassung mithilfe von Transaktionsprotokollen ist ein viel besseres Entwurfsmuster für die Replikation von Daten auf das Ziel, da dies häufiger durchgeführt werden kann. Es hat keine Auswirkungen auf die Quelle und ist schnell zu extrahieren und zu laden. Bei der Erfassung von Änderungsdaten ist der Datenabgleich unerlässlich, um sicherzustellen, dass alle Daten sicher am Ziel gelandet sind.

Das Vergleichen der Datensatzanzahl funktioniert nicht immer

Sie müssen Ihre Daten ständig überprüfen und sicherstellen, dass ein Netzwerkproblem oder ein anderes Infrastrukturproblem nicht verhindert hat, dass die Daten extrahiert, transformiert oder in das Ziel geladen werden. Einige Organisationen verlassen sich auf Datensatzzahlen und vergleichen Quell- und Zielzahlen. Das ist besser als nichts zu tun, aber es löst das Problem immer noch nicht vollständig. Wenn Aktualisierungen nicht ordnungsgemäß erfasst oder angewendet werden, sind die Datensatzzahlen möglicherweise gleich, die Daten können sich jedoch drastisch unterscheiden.

Überprüfen der Vollständigkeit der Daten

Der Datenabgleich muss für die wichtigsten Spalten auf Spaltenebene erfolgen, und dies ist eine große Aufgabe für große Datenquellen, da dies die Quellsysteme stark belastet und viel Engineering–Arbeit erfordert – in beiden Belangen eine teure Aufgabe. Und wenn sich Daten ändern und ständig aktualisiert werden, wenn das Quellsystem nicht wirklich eine ruhige Zeit hat oder ein sehr kleines Fenster für die Datenüberprüfung hat, ist dies unmöglich zu erreichen.

Nicht vertrauenswürdige Daten bedeuten Verzögerungen bei der Erlangung von Erkenntnissen oder schlimmer – fehlerhafte Erkenntnisse

Wenn Ihr Unternehmen das Vertrauen in die Daten verliert, wird es versuchen, sich auf der Datenplattform zurechtzufinden, die genau für diese Anforderung entwickelt wurde, um eine skalierbare, vertrauenswürdige Grundlage für alle Datenverwaltungsprojekte und Erkenntnisse zu schaffen. Verzweifelte Maßnahmen gleich schlechte und unbrauchbare Daten. Für eine maximale Effektivität sollte die Datenabstimmung auf Datensatzzählungsebenen UND auf der Ebene der einzelnen Spalten mit hoher Leistung erfolgen. Wenn es Diskrepanzen gibt, sollte die Datenüberprüfungssoftware zeitnahe Benachrichtigungen bereitstellen, wenn Datendiskrepanzen gefunden werden, und einfache Möglichkeiten, diese zu beheben.

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