reconciliação de dados

o que é reconciliação de dados?

o processo de integração de dados começa com a replicação de dados de diferentes fontes antes de ser fundido e transformado num formato adequado para utilização na base de dados ou sistema de destino. Mas antes disso você precisa verificar que os dados alvo são os mesmos que no sistema fonte. Reconciliação de dados é o termo dado a esta verificação dos dados-alvo em relação aos dados-fonte originais.

Por Reconciliação de Dados é essencial

Você não pode confiar em seus dados, sem a verificação de dados

Então você tem seus dados em seus Dados Lago ou Armazém de Dados. Mas como você sabe que está completo, e que não há dados em falta? Sem alta qualidade, os dados completos todas as suas análises inteligentes e insights de dados simplesmente não podem ser confiáveis. Dados incorretos levarão a insights falhos, e isso não é o que você quer para seus projetos de gerenciamento de dados.

extractos completos vs captura de dados de alteração

algumas organizações dependem de extractos completos da fonte para evitar a perda de dados. Estes são pesados, levam muito tempo para extrair e carregar e tributar o sistema pesadamente. Devido a isso, extratos completos de dados são feitos com pouca frequência, por exemplo, no final do dia. Mudar a captura de dados usando logs de transação é um padrão de projeto muito melhor para replicar dados para o alvo, como ele pode ser feito com mais frequência. Ele tem impacto zero na fonte e é rápido para extrair e carregar. Com a captura de dados de mudança, a reconciliação de dados é essencial para garantir que todos os dados tenham desembarcado com segurança no destino.É necessário verificar constantemente os seus dados e certificar-se de que algum problema de rede ou outro problema de infra-estrutura não impediu que os dados fossem extraídos, transformados ou carregados para o alvo. Algumas organizações dependem de contagens de registos e comparam contagens de origem e destino. Isto é melhor do que não fazer nada, mas ainda não resolve completamente o problema. Se as atualizações não forem corretamente capturadas ou aplicadas, as contagens de registros podem ser as mesmas, mas os dados podem ser drasticamente diferentes.

Como verificar a exaustividade dos dados

a reconciliação dos dados tem de ser feita ao nível da coluna para as colunas mais importantes e esta é uma tarefa difícil para grandes fontes de dados, uma vez que coloca uma enorme carga nos sistemas de origem e precisa de muito trabalho de engenharia – um exercício dispendioso em ambos os aspectos. E quando os dados estão mudando e sendo atualizados constantemente, se o sistema fonte não tem realmente um tempo de silêncio ou tem uma janela muito pequena para verificação de dados, isso é impossível de alcançar.

Confiável de dados significa atrasos na obtenção de insight ou pior – falho insights

Quando o seu negócio, perde a confiança nos dados, eles vão tentar navegar ao redor da plataforma de dados que foi criado para resolver este muito – requisito para fornecer um sistema escalável, confiável fundação para todos os projectos de gestão de dados e insights. Medidas desesperadas equivalem a dados maus e inutilizáveis. Para a máxima eficácia, a reconciliação de dados deve ser feita em níveis de contagem de registros e ao nível de cada coluna com alto desempenho. Se houver discrepâncias, o software de verificação de dados deve fornecer notificações atempadas quando forem encontradas discrepâncias de dados e maneiras fáceis de corrigi-las.

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