Artikeln belyser några viktiga delar av SQL Servertjänster för datakvalitet.
Datakvalitetstjänster, infördes i SQL Server 2012, är en spännande funktion i SQL som hjälper användare att förbättra och underhålla datakvaliteten i ditt företag. Datakvalitetstjänster löste många problem som användarna mötte i tidigare versioner, som inkonsekvens, felaktighet, dubbelhet och ogiltighet, etc. vilket ytterligare leder till fel analysresultat, datautvinning och rapporteringsrelaterade problem. Så DQS tillhandahöll lösningar för datakvalitet av dessa frågor till IT-proffs för att säkerställa att datakvaliteten inte äventyras.
Den här artikeln förklarar nyckelelementen i datakvalitetstjänster och hur användbara de är när du arbetar med SQL Servers.
1. Utmaningar och orsaker
Innan det släpptes fanns det många utmaningar som användarna stod inför, såsom duplicitet av data, bristande överensstämmelse, felaktighet och ogiltighet i datavärden och inkonsekvent data.
Dessa problem orsakade flera problem eftersom de ledde till felaktiga resultat och analyser som nästan dödar syftet med att ha en databas. Det finns också chanser att manipulera data om de konsolideras från olika källor som har distinkta representativa format. Så det finns chanser att data kan skadas under lagring eller överföring. För att övervinna dessa utmaningar introducerades datakvalitetstjänster.
2. Datakvalitetstjänster (DQS)
DQS hjälper IT-proffs i att upprätthålla integriteten och kvaliteten på data genom att använda interaktiva eller automatiserade / batch-metoder. DQS har några av most spännande funktioner som inkluderar semantik, kunskapsupptäckt, öppen och utbyggbar och praktisk användning. I DQS kan användare skapa en återanvändbar DQKB som är kunskapsläge för datakvalitet som förbättrar dataintegriteten. Där kan du skapa och fånga semantik för att mappa data till datadomäner. Det har gjort SQL Server mycket användarvänlig och fokuserar på att öka produktiviteten.
3. Funktioner / funktioner
DQS ger i grunden sina användare en kunskapsbas om data som kan användas för att förbättra databaskvaliteten och dess effektivitet.
DQS har också utökat sitt stöd till Windows Azure Marketplace för att använda Reference Data Services. DQS hjälper till att övervaka tillståndet för datainaktiviteter och dess kvalitet vilket ger användarna en överhand på dess framsteg och kontroll. Det analytiska arbetet har underlättats genom DQS eftersom det utför analyser för att ge insikter om datakvaliteten och hjälper till att sortera problem med kvalitet i olika stadier och processer.
4. Rengöring och matchning
Med hjälp av SSIS-komponenten kan DQS-klientverktyget utföra rengöring på ett interaktivt sätt. Användare kan uppdatera, ändra, berika eller ta bort data som är fel eller ofullständiga sömlöst. Det inkluderar standardisering och korrigering också. Rengöringskomponenten klassificerar data i kategorierna Korrekt, Fel, Ny, Autoföreslagen etc.
Annat än rengöring innehåller DQS-paketet även Matching som hjälper till att ta bort dubbletter från datakällorna. Det identifierar och länkar och slår samman relaterade poster över datauppsättningarna. Det kan utföras antingen mellan källan (matchande källa mot uppslagstabellen) eller intrakälla (matchande källan mot sin egen) beroende på kravet. Det görs vanligtvis i fyra steg som är Matching Policy Training, Matching, Auto Approving och Survivor-ship.
Även om datakvaliteten är viktig måste företagen också säkerställa säkerheten för de data som lagras i sina SQL-databaser. Därför är det absolut nödvändigt att de investerar i en skadad mdf återställningsverktyg för att förhandla om eventuella problem med datakorruption.
Författarintroduktion:
Victor Simon är en dataåterställningsexpert i DataNumen, Inc., som är världsledande inom teknik för återställning av data, inklusive Åtkomst till återställning och mjukvaruprodukter för SQL-återställning. För mer information besök https://www.datanumen.com/
Lämna ett svar