数据质量并不神奇

数据质量并不神奇
IMS Team Sandro Oldenburg
供稿人:Sandro Oldenburg

Sandro是IMS的数据库专家之一。如果桑德罗没有优化客户数据库,他就会用尽可能多的东西推动他的小菲亚特500离开 - 毕竟,Tempo在很多情况下都是一个很好的答案。

数据库对于工作是必不可少的 设施和网络管理,多年来,他们成长,并与他们一起拖着不必要的压载物。这包括重复数据以及陈旧数据和更改的参数,例如新设备位置。

IMSWARE 但是,很容易识别和纠正这种对应关系。

第一:命名法!

良好的数据质量至关重要,这是一个很好的命名法。只有当标签一致且严格时,才能可靠地管理,更正和更新数据。命名法还应考虑另外两个问题:内部流程和合规性要求。命名定义中的一个重点是密切关注数据使用的目的。还应该清楚的是,应该允许足够的时间来发展命名法,因为内容和任务结构越复杂,命名法就越复杂。

结构和监控......

为了使数据可靠且易于控制,清晰的结构至关重要。结论性逻辑是这里的最佳指南,因为这样您就可以安全地运行查询。一旦定义了概念,就必须以有约束力和一致的方式在公司中实施。同事的解释将被停止。

顺便提一下,如果数据库以多种语言使用,则所有查询都必须以多种语言定义,当然也要进行测试。

搜索并找到?

如果数据库设置正确,则可以开始工作。一个例子是找到重复项。在表格数据库的情况下,根据相关标准进行排序通常就足够了。但是,对于FM中的大量数据集,需要特定的查询。如果要找到模糊重复项,例如带有拼写错误的条目,只有特殊工具(如DeduplicationWizard或DataQualityTools)才有帮助。例如,对于某些搜索,IT设备可能使用唯一标准,例如MAC地址。对于房间或其家具,独特的空间标记有助于缩小结果范围。

现在:关注事情。

数据库不断增长和变化。因此,定期检查数据一致性并不断更新数据库非常重要。然后你也要保持透视。

在这个意义上......

签名SO 59 5数据质量不是万能的»IMSWARE.de

这篇博客文章基于更详细的文章“通过软件确保数据质量”,发表于 LANline 03/2017.

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