Artikkelen belyser noen sentrale elementer ved SQL Server's datakvalitetstjenester.
Datakvalitetstjenester, introdusert i SQL Server 2012, er en spennende funksjon i SQL som hjelper brukere med å forbedre og vedlikeholde datakvaliteten i din bedrift. Data Quality Services løste mange problemer som brukere møtte i tidligere versjoner, som inkonsekvens, unøyaktighet, duplisitet og ugyldighet, etc. som ytterligere førte til feil analyseresultater, datautvinning og rapporteringsrelaterte problemer. Så DQS leverte datakvalitetsløsninger for disse problemene til IT-fagfolk for å sikre at datakvaliteten ikke kompromitteres.
Denne artikkelen forklarer nøkkelelementene i datakvalitetstjenester og hvor nyttige de er når du arbeider med SQL Servers.
1. Utfordringer og årsaker
Før utgivelsen var det mange utfordringer som brukere møtte, for eksempel duplisitet av data, avvik, unøyaktighet og ugyldighet i dataverdier og inkonsistente data.
Disse problemene forårsaket flere problemer da de førte til feil resultater og analyser som nesten dreper formålet med å ha en database. Det er også sjanser for datamanipulering hvis de er konsolidert fra forskjellige kilder som har distinkte representative formater. Så det er sjanser for at dataene kan bli ødelagt under lagring eller overføring. For å overkomme disse utfordringene ble datakvalitetstjenester introdusert.
2. Datakvalitetstjenester (DQS)
DQS hjelper IT-fagfolk med å opprettholde integriteten og kvaliteten på data ved å bruke interaktive eller automatiserte/batch-modustilnærminger. DQS har noen av most spennende funksjoner som inkluderer semantikk, kunnskapsoppdagelse, åpen og utvidbar og praktisk bruk. I DQS kan brukere lage en gjenbrukbar DQKB som er Data Quality Knowledge Base som forbedrer integriteten til data. Der kan du lage og fange semantikk for å kartlegge data til datadomener. Det har gjort SQL Server svært brukervennlig og fokuserer på å øke produktiviteten.
3. Funksjoner/Operasjoner
DQS gir i utgangspunktet sine brukere en kunnskapsbase om dataene som kan brukes til å forbedre kvaliteten på databasen og dens effektivitet.
DQS har også utvidet støtten til Windows Azure Marketplace for å bruke Reference Data Services. DQS hjelper til med å overvåke tilstanden til dataaktiviteter og dens kvalitet, noe som gir brukerne overtaket på fremdriften og kontrollen. Det analytiske arbeidet har blitt enklere gjennom DQS da det utfører analyser for å gi innsikt om datakvaliteten og hjelper til med å sortere problemer med kvalitet i ulike stadier og prosesser.
4. Rensing og matching
Ved å bruke SSIS Component, kan DQS klientverktøy utføre rensing på en interaktiv måte. Brukere kan sømløst oppdatere, endre, berike eller fjerne data som er feil eller ufullstendig. Det inkluderer også standardisering og korrigering. Rensekomponenten klassifiserer dataene i kategoriene Korrekt, Feil, Ny, Auto foreslått osv.
Bortsett fra Cleansing, inkluderer DQS suite også Matching som hjelper til med å fjerne duplikater fra datakildene. Den identifiserer og kobler sammen og slår sammen relaterte oppføringer på tvers av datasettene. Det kan utføres enten inter kilde (matche kilde mot oppslagstabell) eller intra kilde (matche kilde mot sin egen) avhengig av kravet. Det gjøres vanligvis i fire trinn som er Matching Policy Training, Matching, Auto Approving og Survivor-ship.
Selv om datakvalitet er viktig, må bedrifter også sørge for sikkerheten til dataene som er lagret i deres SQL-databaser. Derfor er det viktig at de investerer i en skadet mdf gjenopprettingsverktøy for å forhandle eventuelle problemer med datakorrupsjon.
Forfatterintroduksjon:
Victor Simon er en datagjenopprettingsekspert innen DataNumen, Inc., som er verdensledende innen datagjenopprettingsteknologier, inkludert Få tilgang til gjenoppretting og sql-programvareprodukter. For mer informasjon besøk https://www.datanumen.com/
Legg igjen en kommentar