डेटा रिकॉन्सिलिएशन क्या है? परिभाषा, प्रक्रिया, उपकरण

डेटा मिलान क्या है?

डेटा रिकॉन्सिलिएशन (DR) को डेटा माइग्रेशन के दौरान डेटा के सत्यापन की प्रक्रिया के रूप में परिभाषित किया जाता है। इस प्रक्रिया में लक्ष्य डेटा की तुलना स्रोत डेटा से की जाती है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि माइग्रेशन आर्किटेक्चर डेटा स्थानांतरित कर रहा है। डेटा सत्यापन और सुलह (DVR) का अर्थ है एक ऐसी तकनीक जो सूचना को संसाधित करने के लिए गणितीय मॉडल का उपयोग करती है।

डेटा मिलान क्यों महत्वपूर्ण है?

डेटा माइग्रेशन प्रक्रिया में, मानचित्र में गलतियाँ होने की संभावना रहती है।ping और रूपांतरण तर्क। नेटवर्क ड्रॉपआउट या टूटे हुए लेनदेन जैसी रन टाइम विफलताओं जैसी समस्याएं डेटा को दूषित कर सकती हैं।

इस तरह की त्रुटियों के कारण डेटा अमान्य स्थिति में रह सकता है। इससे कई तरह की समस्याएँ पैदा हो सकती हैं जैसे:

• गुम हुए रिकॉर्ड
• लापता मूल्य
• ग़लत मान
• डुप्लिकेट रिकॉर्ड
• गलत तरीके से स्वरूपित मान
• तालिकाओं या प्रणालियों में टूटे हुए संबंध

डेटा सुलह प्रक्रिया का उपयोग करने के महत्वपूर्ण कारण यहां दिए गए हैं:

• डेटा रिकॉन्सिलिएशन का उपयोग आपको उदाहरण के लिए मदद करता है।tracकच्चे माप डेटा से उद्योग प्रक्रिया की स्थिति के बारे में सटीक और विश्वसनीय जानकारी प्राप्त करना।
• यह आपको सबसे संभावित प्रक्रिया संचालन का प्रतिनिधित्व करने वाले डेटा का एकल सुसंगत सेट तैयार करने में भी मदद करता है।
• इससे गलत जानकारी भी मिलती है और ग्राहक सेवा में भी समस्याएं पैदा होती हैं।
• उद्यम-नियंत्रण एकीकरण के लिए डेटा का समन्वय भी महत्वपूर्ण है।

उपरोक्त के अलावा डेटा समाधान के कई लाभ/सुविधाएँ हैं।

डेटा सुलह से संबंधित शब्दावली

डेटा समाधान का इतिहास

यहां, डेटा सुलह के इतिहास से महत्वपूर्ण बिंदु दिए गए हैं।

• डीवीआर (डेटा वैलिडेशन और रीकंसीलिएशन) की शुरुआत 1960 के दशक की शुरुआत में हुई थी। इसका उद्देश्य उत्पादन में सामग्री संतुलन को बंद करना था, जहाँ सभी चर के लिए कच्चे माप उपलब्ध थे।
• 1960 के दशक के अंत में, डेटा समन्वय प्रक्रिया में सभी अप्रमाणित चरों पर विचार किया गया।
• समय के साथ फ़िल्टरिंग और समानांतर पैरामीटर आकलन के लिए अर्ध-स्थिर अवस्था गतिशीलता को 1977 में स्टेनली और माह द्वारा प्रस्तुत किया गया था।
• डायनेमिक डीवीआर को एक गैर-रेखीय अनुकूलन मॉडल के रूप में विकसित किया गया था जिसे लिबमैन द्वारा वर्ष 1992 में जारी किया गया था

डेटा समाधान प्रक्रिया

डेटा समाधान विधियों के प्रकार हैं:

मास्टर डेटा समाधान

मास्टर डेटा सुलह, स्रोत और लक्ष्य के बीच केवल मास्टर डेटा को सुलझाने की एक तकनीक है। मास्टर डेटा ज़्यादातर अपरिवर्तित या धीरे-धीरे प्रकृति में बदल रहा है, और डेटासेट पर कोई एकत्रीकरण ऑपरेशन नहीं किया जाता है।

मास्टर डेटा समाधान के कुछ सामान्य उदाहरण हैं:

• पंक्तियों की कुल संख्या
• स्रोत और लक्ष्य में कुल ग्राहक
• स्रोत और लक्ष्य में आइटमों की कुल संख्या
• दी गई स्थिति के आधार पर पंक्तियों की कुल संख्या
• सक्रिय उपयोगकर्ताओं की संख्या
• निष्क्रिय उपयोगकर्ताओं की संख्या इत्यादि.

गतिविधि की सटीकता

• आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि लेनदेन वैध हैं और उनका उद्देश्य सही है।
• यह जांचने की आवश्यकता है कि क्या लेनदेन उचित रूप से अधिकृत किया गया है।

लेन-देन संबंधी डेटा समाधान

लेन-देन संबंधी डेटा BI रिपोर्ट का आधार बनता है। इसलिए, लेन-देन संबंधी डेटा में कोई भी बेमेल रिपोर्ट की विश्वसनीयता और सामान्य रूप से पूरे BI सिस्टम को सीधे प्रभावित कर सकता है।

लेन-देन संबंधी डेटा समाधान पद्धति का उपयोग कुल योग के संदर्भ में किया जाता है, जो अर्हक आयामों की विस्तृत जानकारी में परिवर्तन के कारण उत्पन्न किसी भी विसंगति को रोकता है।

लेन-देन संबंधी डेटा समाधान के लिए उपयोग किए जाने वाले उपायों के उदाहरण इस प्रकार होने चाहिए:

1. स्रोत और लक्ष्य से गणना की गई कुल आय का योग
2. बेची गई सम्पूर्ण वस्तु का योग, स्रोत और लक्ष्य आदि से गणना की गई।

स्वचालित डेटा समाधान

बड़े डेटा वेयरहाउस प्रबंधन सिस्टम में, डेटा लोडिंग का एक अभिन्न अंग बनाकर डेटा सुलह प्रक्रिया को स्वचालित करना सुविधाजनक है। यह आपको अलग-अलग लोडिंग मेटाडेटा टेबल बनाए रखने की अनुमति देता है। इसके अलावा, स्वचालित सुलह सभी हितधारकों को रिपोर्ट की वैधता के बारे में सूचित रखेगी।

डेटा सुलह का उपयोग करने की सर्वोत्तम प्रथाएँ

• डेटा समाधान प्रक्रिया का लक्ष्य माप त्रुटियों को सही करना होना चाहिए।
• डेटा समाधान प्रक्रिया को कुशल बनाने के लिए सकल त्रुटियाँ शून्य होनी चाहिए।
• डेटा मिलान का मानक दृष्टिकोण रिकॉर्ड की गिनती के सरल तरीकों पर निर्भर करता है। track यह निर्धारित करता है कि लक्षित संख्या में रिकॉर्ड स्थानांतरित हुए हैं या नहीं।
• डेटा माइग्रेशन समाधान समान सुलह क्षमताएं और डेटा प्रोटोटाइप प्रदान करता है।ping यह कार्यक्षमता पूर्ण मात्रा डेटा मिलान परीक्षण प्रदान करती है।

डेटा समाधान उपकरण

1) ओपन रिफाइन

ओपन रिफाइन जिसे पहले गूगल रिफाइन के नाम से जाना जाता था, एक उपयोगी डेटाबेस रिकॉन्सिलिएशन फ्रेमवर्क है। यह आपको अव्यवस्थित डेटा को साफ करने और स्थानांतरित करने की अनुमति देता है।

डाउनलोड लिंक: https://openrefine.org/

2) टिब्को स्पष्टता

यह डेटा सुलह उपकरण वेब से ऑन-डिमांड सॉफ़्टवेयर सेवाएँ सॉफ़्टवेयर-एज़-ए-सर्विस के रूप में प्रदान करता है। यह उपयोगकर्ताओं को डेटा को मान्य करने और डेटा को साफ़ करने की अनुमति देता है। यह पूर्ण सुलह परीक्षण सुविधाएँ प्रदान करता है। ETL प्रक्रिया में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

लिंक डाउनलोड करें: https://www.tibco.com/

3) विनप्योर

Winpure एक किफायती और सटीक डेटा क्लीनिंग सॉफ़्टवेयर है। यह आपको बड़ी मात्रा में डेटा को साफ़ करने, डुप्लिकेट को हटाने, सुधार करने और अंतिम डेटा सेट को डिज़ाइन करने के लिए मानकीकृत करने की अनुमति देता है।

लिंक डाउनलोड करें: https://winpure.com/

सारांश

• डेटा सत्यापन और समन्वय (डीवीआर) एक ऐसी तकनीक है जो सूचना को संसाधित करने के लिए गणितीय मॉडल का उपयोग करती है।
• डेटा मिलान का उपयोग आपको उदाहरण के लिए मदद करता है।tracकच्चे माप डेटा से उद्योग प्रक्रिया की स्थिति के बारे में सटीक और विश्वसनीय जानकारी प्राप्त करना।
• सकल त्रुटि, अवलोकनीयता, विचरण, अतिरेकता डेटा सुलह प्रक्रिया में उपयोग किए जाने वाले महत्वपूर्ण शब्द हैं
• डेटा सत्यापन और सुलह की शुरुआत 1960 के दशक के प्रारंभ में हुई।
• डेटा सुलह के तीन प्रकार हैं 1) मास्टर डेटा सुलह 2) लेन-देन संबंधी डेटा सुलह 3) स्वचालित डेटा सुलह
• डेटा समाधान प्रक्रिया को कुशल बनाने के लिए सकल त्रुटियाँ शून्य होनी चाहिए।
• कुछ महत्वपूर्ण डेटा सुलह उपकरण हैं: 1) ओपनरिफाइन 2) टीआईबीसीओ 3) विनप्योर
• यह विधि तेल शोधन/परमाणु/रासायनिक उद्योग में प्रदर्शन और प्रक्रिया निगरानी में व्यापक रूप से उपयोग की जाती है