データ調整
データ調整とは何ですか？
データ統合のプロセスは、異なるソースからのデータを複製してから、マージされ、宛先データベースまたはシステムでの使用に適した形式に変換されます。 ただし、その前に、ターゲットデータがソースシステムと同じであることを確認する必要があります。 データ調整は、元のソースデータに対するターゲットデータのこの検証に与えられる用語です。
データ調整が不可欠な理由
データ検証なしでデータを信頼することはできません
データレイクまたはデータウェアハウスにデータがあります。 しかし、それが完全であり、欠落したデータがないことをどのように知っていますか？ 高品質で完全なデータがなければ、すべての巧妙な分析とデータインサイトは単に信頼できません。 誤ったデータは欠陥のある洞察につながり、それはあなたのデータ管理プロジェクトに必要なものではありません。
完全な抽出と変更データキャプチャ
一部の組織は、データ損失を防ぐためにソースからの完全な抽出に依存しています。 これらは面倒で、システムを抽出してロードし、重く課税するのに多くの時間がかかります。 このため、データの完全な抽出は、例えば、一日の終わりに、まれに行われます。 トランザクションログを使用した変更データキャプチャは、より頻繁に実行できるため、ターゲットにデータをレプリケートするためのより優れた設計パター それは源のゼロ影響を有し、得、荷を積むことは速い。 変更データキャプチャでは、すべてのデータが目的地に安全に到着したことを確認するために、データの調整が不可欠です。
レコード数の比較が常に機能するとは限りません
データを常に検証し、ネットワークの問題やその他のインフラストラクチャの問題により、データ 一部の組織では、レコード数に依存しており、送信元と宛先の数を比較しています。 これは何もしないよりも優れていますが、それでも問題を完全に解決するわけではありません。 更新が適切にキャプチャまたは適用されない場合、レコード数は同じになる可能性がありますが、データは大幅に異なる可能性があります。
データの完全性を検証する方法
データの調整は、最も重要な列の列レベルで行わなければならず、ソースシステムに大きな負荷をかけ、多くのエンジニアリング作業を必要とするため、大規模なデータソースにとっては大変な作業です。 また、データが絶えず変化し、更新されているときに、ソースシステムに実際に静かな時間がない場合や、データ検証のための非常に小さなウィンドウがあ
信頼できないデータは、インサイトへの到達が遅れたり、悪化したりすることを意味します–欠陥のあるインサイト
あなたのビジネスがデータへの信頼を失った場合、彼らはこの要件を解決するために構築されたデータプラットフォームをナビゲートしようとします–すべてのデータ管理プロジェクトとインサイトのためのスケーラブルで信頼できる基盤を提供します。 絶望的な措置は、悪いと使用できないデータに等しい。 最大限の効果を得るには、レコード数レベルと個々の列レベルでデータ調整を実行し、高いパフォーマンスを発揮する必要があります。 不一致がある場合、データ検証ソフトウェアは、データの不一致が見つかったときにタイムリーな通知を提供し、これらを修正する簡単な方法を提供す
BryteFlow TruDataは、データの完全性と正確性をチェックするBryteFlowの自動化されたデータ調整および検証ソフトウェアです。
