Dataavstämning

Vad är Dataavstämning?

processen för dataintegration börjar med att replikera data från olika källor innan den slås samman och omvandlas till ett format som är lämpligt för användning i destinationsdatabasen eller systemet. Men innan det måste du verifiera att måldata är desamma som i källsystemet. Dataavstämning är termen som ges till denna verifiering av måldata mot de ursprungliga källdata.

varför Dataavstämning är nödvändig

du kan inte lita på dina data utan dataverifiering

så du har dina data i din Datasjö eller datalager. Men hur vet du att det är komplett och att det inte saknas data? Utan hög kvalitet, komplett data alla dina smarta analyser och datainsikter kan helt enkelt inte lita på. Felaktiga data leder till felaktiga insikter, och det är inte vad du vill ha för dina datahanteringsprojekt.

fullständiga utdrag vs ändra datafångst

vissa organisationer är beroende av fullständiga utdrag från källan för att förhindra dataförlust. Dessa är besvärliga, tar mycket tid att extrahera och ladda och beskatta systemet kraftigt. På grund av detta görs fullständiga utdrag av data sällan, t.ex. i slutet av dagen. Ändra datainsamling med transaktionsloggar är ett mycket bättre designmönster för att replikera data till målet, eftersom det kan göras oftare. Den har noll påverkan på källan och är snabb att extrahera och ladda. Med Ändringsdatafångst är dataavstämning viktigt för att se till att alla data har landat säkert i destinationen.

jämförelse av postantal fungerar inte alltid

du måste ständigt verifiera dina data och se till att vissa nätverksproblem eller andra infrastrukturproblem inte har hindrat data från att extraheras, omvandlas eller laddas in i målet. Vissa organisationer förlitar sig på rekordtal och jämför käll-och destinationsantal. Det här är bättre än att göra ingenting, men det löser fortfarande inte problemet helt. Om uppdateringar inte fångas eller tillämpas korrekt kan postantalet vara detsamma men data kan vara drastiskt olika.

hur man verifierar data fullständighet

dataavstämning måste göras på kolumnnivå för de viktigaste kolumnerna och detta är en lång uppgift för stora datakällor eftersom det lägger en enorm belastning på källsystemen och behöver mycket ingenjörsarbete – en dyr övning i båda avseenden. Och när data ändras och uppdateras ständigt, om källsystemet inte riktigt har en tyst tid eller har ett mycket litet fönster för dataverifiering, är detta omöjligt att uppnå.

otillförlitliga data innebär förseningar i att komma till insight eller sämre bristfälliga insikter

när ditt företag förlorar förtroendet för data, kommer de att försöka navigera runt dataplattformen som byggdes för att lösa detta krav – att ge en skalbar, pålitlig grund för alla datahanteringsprojekt och insikter. Desperata åtgärder är lika dåliga och oanvändbara data. För maximal effektivitet bör dataavstämning göras på rekordnivåer och på individuell kolumnnivå med hög prestanda. Om det finns några avvikelser bör dataverifieringsprogramvaran tillhandahålla aktuella meddelanden när dataavvikelser hittas och enkla sätt att åtgärda dessa.

BryteFlow TruData är Bryteflows automatiska dataavstämnings-och valideringsprogramvara som kontrollerar att dina data är fullständiga och korrekta.

ta en första hand titt på vårt dataavstämningsverktyg. Kontakta oss för en GRATIS Provperiod.

Lämna ett svar

Din e-postadress kommer inte publiceras.

lg