Dataavstemming

Hva Er Dataavstemming?

prosessen med dataintegrasjon starter med replikering av data fra forskjellige kilder før den slås sammen og transformeres til et format som er egnet for bruk i måldatabasen eller systemet. Men før det må du bekrefte at måldataene er de samme som i kildesystemet. Dataavstemming er begrepet gitt til denne verifikasjonen av måldataene mot de opprinnelige kildedataene.

Hvorfor Dataavstemming er viktig

du kan ikke stole på dataene dine uten databekreftelse

Så du har dataene dine i Datasjøen eller Datalageret. Men hvordan vet du at det er komplett, og at det ikke mangler data? Uten høy kvalitet, komplett data alle dine smarte analyser og data innsikt rett og slett ikke kan stole på. Feil data vil føre til feil innsikt, og det er ikke det du vil ha for datahåndteringsprosjektene dine.

Full utdrag vs Endre Datafangst

noen organisasjoner er avhengige av full utdrag fra kilden for å forhindre tap av data. Dette er tungvint, tar mye tid å trekke ut og laste og skatt systemet tungt. På grunn av dette gjøres fulle utdrag av data sjelden, for eksempel på slutten av dagen. Endre Datafangst ved hjelp av transaksjonslogger er et mye bedre designmønster for å kopiere data til målet, da det kan gjøres oftere. Den har null innvirkning på kilden og er rask å trekke ut og laste. Med Change Data Capture er dataavstemming viktig for å sikre at alle dataene har landet trygt i destinasjonen.

Sammenligning av postantall virker ikke alltid

du må hele tiden bekrefte dataene dine og sørge for at et nettverksproblem eller et annet infrastrukturproblem ikke har forhindret dataene i å bli hentet ut, transformert eller lastet inn i målet. Noen organisasjoner er avhengige av opptaksantall og sammenligner kilde-og destinasjonsantall. Dette er bedre enn å gjøre ingenting, men det løser fortsatt ikke problemet helt. Hvis oppdateringer ikke registreres eller brukes riktig, kan posttellingen være den samme, men dataene kan være drastisk forskjellige.

hvordan verifisere datafullstendighet

dataavstemming må gjøres på kolonnenivå for de viktigste kolonnene, og dette er en høy oppgave for store datakilder, da det legger stor belastning på kildesystemene og trenger mye ingeniørarbeid – en dyr øvelse i begge henseender. Og når data endres og oppdateres kontinuerlig, hvis kildesystemet ikke har en stille tid eller har et veldig lite vindu for dataverifisering, er dette umulig å oppnå.

Upålitelige data betyr forsinkelser i å få innsikt eller verre-feil innsikt

når bedriften mister tillit til dataene, vil de prøve å navigere rundt dataplattformen som ble bygget for å løse dette kravet – for å gi et skalerbart, pålitelig grunnlag for alle dataadministrasjonsprosjekter og innsikt. Desperate tiltak er like dårlige og ubrukelige data. For maksimal effektivitet bør dataavstemming gjøres på posttellingsnivåer OG på det enkelte kolonnenivå med høy ytelse. Hvis det er uoverensstemmelser, bør data verifikasjonsprogramvaren gi rettidige varsler når dataavvik er funnet og enkle måter å fikse disse på.

BryteFlow TruData Er Bryteflows automatiserte dataavstemmings-og valideringsprogramvare som kontrollerer at dataene dine er fullstendige og nøyaktige.

ta en første hånd titt på vår data avstemming verktøyet. Ta kontakt med oss FOR EN Gratis Prøveperiode.

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert.

lg