afstemming van gegevens

Wat is afstemming van gegevens?

het proces van gegevensintegratie begint met het repliceren van gegevens uit verschillende bronnen voordat deze worden samengevoegd en omgezet in een formaat dat geschikt is voor gebruik in de doeldatabase of het doelsysteem. Maar daarvoor moet je controleren of de doelgegevens hetzelfde zijn als in het bronsysteem. Gegevensafstemming is de term die wordt gegeven aan deze verificatie van de doelgegevens ten opzichte van de oorspronkelijke brongegevens.

waarom afstemming van gegevens essentieel is

u kunt uw gegevens niet vertrouwen zonder gegevensverificatie

zodat u uw gegevens in uw Datameer of datawarehouse hebt. Maar hoe weet je dat het compleet is, en dat er geen ontbrekende gegevens zijn? Zonder hoge kwaliteit, volledige gegevens al uw slimme analytics en data inzichten gewoon niet te vertrouwen. Onjuiste gegevens leiden tot gebrekkige inzichten, en dat is niet wat u wilt voor uw data management projecten.

volledige extracten vs Change Data Capture

sommige organisaties vertrouwen op volledige extracten uit de bron om gegevensverlies te voorkomen. Deze zijn omslachtig, nemen veel tijd om het systeem te extraheren en te laden en zwaar te belasten. Hierdoor worden niet vaak volledige extracten van gegevens gedaan, bijvoorbeeld aan het eind van de dag. Change Data Capture met behulp van transactielogboeken is een veel beter ontwerppatroon voor het repliceren van gegevens naar het doel, omdat het vaker kan worden gedaan. Het heeft geen invloed op de bron en is snel te extraheren en te laden. Met Change Data Capture, data reconciliation is essentieel om ervoor te zorgen dat alle gegevens veilig is geland op de bestemming.

het vergelijken van recordtellingen werkt niet altijd

u moet uw gegevens voortdurend verifiëren en ervoor zorgen dat een netwerkprobleem of een ander infrastructuurprobleem niet heeft voorkomen dat de gegevens worden geëxtraheerd, getransformeerd of geladen in het doel. Sommige organisaties vertrouwen op record tellingen en vergelijken bron en bestemming tellingen. Dit is beter dan niets doen, maar het lost het probleem nog steeds niet volledig op. Als updates niet goed worden vastgelegd of toegepast, kan het aantal records hetzelfde zijn, maar de gegevens kunnen drastisch verschillen.

controle van de volledigheid van de gegevens

afstemming van de gegevens moet gebeuren op het kolomniveau van de belangrijkste kolommen en dit is een zware taak voor grote gegevensbronnen, omdat het een enorme belasting betekent voor de bronsystemen en veel engineeringswerk vereist – een dure oefening in beide opzichten. En wanneer gegevens veranderen en voortdurend worden bijgewerkt, als het bronsysteem niet echt een rustige tijd heeft of een zeer klein venster voor gegevensverificatie heeft, is dit onmogelijk te bereiken.

onbetrouwbare gegevens betekent vertragingen bij het verkrijgen van inzicht of slechtere inzichten

wanneer uw bedrijf het vertrouwen in de gegevens verliest, zullen ze proberen om door het Dataplatform te navigeren dat is gebouwd om deze vereiste op te lossen – om een schaalbare, betrouwbare basis te bieden voor alle data management projecten en inzichten. Wanhopige maatregelen staan gelijk aan slechte en onbruikbare gegevens. Voor maximale effectiviteit moet de gegevensreconcilatie plaatsvinden op het niveau van de recordtelling en op het niveau van de individuele kolom met hoge prestaties. Als er discrepanties zijn, moet de software voor gegevensverificatie tijdig berichten verstrekken wanneer er discrepanties worden gevonden en eenvoudige manieren om deze op te lossen.

BryteFlow TruData is BryteFlow ‘ s geautomatiseerde data reconciliatie en validatie software die controleert op volledigheid en nauwkeurigheid van uw gegevens.

kijk eens uit de eerste hand naar onze Data reconciliation tool. Neem contact met ons op voor een gratis proefperiode.

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd.

lg