Reconciliación de datos

¿Qué es la reconciliación de datos?

El proceso de integración de datos comienza con la replicación de datos de diferentes fuentes antes de fusionarlos y transformarlos en un formato adecuado para su uso en la base de datos o el sistema de destino. Pero antes de eso, debe verificar que los datos de destino sean los mismos que en el sistema de origen. Conciliación de datos es el término que se da a esta verificación de los datos de destino con los datos de origen originales.

Por qué es esencial la conciliación de datos

No puede confiar en sus datos sin verificación de datos

Por lo que tiene sus datos en su Lago de datos o Almacén de datos. Pero, ¿cómo sabes que está completo y que no faltan datos? Sin datos completos de alta calidad, no se puede confiar en todos sus análisis inteligentes y conocimientos de datos. Los datos incorrectos darán lugar a información errónea, y eso no es lo que desea para sus proyectos de administración de datos.

Extracciones completas vs Captura de datos de cambio

Algunas organizaciones confían en las extracciones completas del origen para evitar la pérdida de datos. Estos son engorrosos, toman mucho tiempo para extraer y cargar y gravar el sistema en gran medida. Debido a esto, los extractos completos de datos se hacen con poca frecuencia, por ejemplo, al final del día. La captura de datos de cambio mediante registros de transacciones es un patrón de diseño mucho mejor para replicar datos al destino, ya que se puede hacer con más frecuencia. Tiene un impacto cero en la fuente y es rápido de extraer y cargar. Con la Captura de datos de cambio, la conciliación de datos es esencial para asegurarse de que todos los datos hayan aterrizado de forma segura en el destino.

Comparar recuentos de registros no siempre funciona

Debe verificar constantemente sus datos y asegurarse de que algún problema de red u otro problema de infraestructura no haya impedido que los datos se extraigan, transformen o carguen en el destino. Algunas organizaciones confían en los recuentos de registros y comparan los recuentos de origen y destino. Esto es mejor que no hacer nada, pero todavía no resuelve el problema por completo. Si las actualizaciones no se capturan o aplican correctamente, los recuentos de registros pueden ser los mismos, pero los datos pueden ser drásticamente diferentes.

Cómo verificar la integridad de los datos

La conciliación de datos se debe realizar a nivel de columna para las columnas más importantes y esta es una tarea ardua para grandes fuentes de datos, ya que supone una gran carga para los sistemas de origen y requiere mucho trabajo de ingeniería, un ejercicio costoso en ambos aspectos. Y cuando los datos cambian y se actualizan constantemente, si el sistema de origen no tiene realmente un tiempo de silencio o tiene una ventana muy pequeña para la verificación de datos, esto es imposible de lograr.

Los datos no confiables significan retrasos en la obtención de información o, lo que es peor, información defectuosa

Cuando su empresa pierde la confianza en los datos, intentará navegar por la plataforma de datos que se creó para resolver este mismo requisito, a fin de proporcionar una base escalable y confiable para todos los proyectos e información de gestión de datos. Las medidas desesperadas equivalen a datos malos e inutilizables. Para lograr la máxima eficacia, la conciliación de datos debe realizarse a niveles de recuento de registros Y a nivel de columna individual con un alto rendimiento. Si hay discrepancias, el software de verificación de datos debe proporcionar notificaciones oportunas cuando se encuentren discrepancias de datos y formas fáciles de solucionarlas.

BryteFlow TruData es el software automatizado de conciliación y validación de datos de BryteFlow que comprueba la integridad y precisión de sus datos.

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