데이터 조정은 데이터 마이그레이션 중 레코드 확인 단계로 표시됩니다. 이 단계에서는 마이그레이션 구조가 데이터를 할당하고 있음을 제공하기 위해 대상 데이터를 원본 정보와 비교합니다. 데이터 검증 및 조정은 수치 모델이 데이터를 처리할 수 있도록 하는 기술을 정의합니다.
비즈니스 인텔리전스에서 정보의 품질을 제공하는 데 있어 필수적인 측면은 정보의 일관성입니다. 데이터 웨어하우스와 마찬가지로 비즈니스 인텔리전스는 데이터를 결합 및 변환하고 분석 및 해석에 액세스할 수 있도록 저장합니다.
여러 프로세스 단계 간의 데이터 일관성이 제공되어야 합니다. DataSources에 대한 데이터 조정을 통해 비즈니스 인텔리전스에 로드된 정보의 일관성을 제공하고 거기에서 효과적으로 액세스하고 사용할 수 있습니다.
생산적인 DataSource라는 문구는 비즈니스 인텔리전스의 생산적인 서비스에서 데이터 공유에 사용되는 DataSource에 사용됩니다. 데이터 조정 DataSource라는 문구는 소스에서 사용 가능한 소프트웨어 데이터에 대한 참조로 정확하게 활용되어 소스 정보와 비교할 수 있게 해주는 DataSource에 사용됩니다.
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데이터 모델 − 데이터 모델은 3.x 개체에 있습니다(전송 규칙이 있는 데이터 흐름). 생산적인 DataSource는 비즈니스 인텔리전스에 승인될 데이터를 생성하기 위해 데이터 전송이 필요합니다. 변환은 직접 할당을 사용하여 데이터 조정을 위해 생성된 DataStore 개체의 InfoObject와 DataSource 영역을 연결했습니다.
데이터 조정 DataSource는 VirtualProvider가 소프트웨어 데이터에 직접 접근할 수 있도록 합니다. MultiProvider에서 DataStore 개체의 데이터는 직접 해석된 데이터와 연결됩니다. MultiProvider를 기반으로 표현되는 쿼리에서 로드된 정보는 소스 시스템의 소프트웨어 데이터와 비교할 수 있습니다.
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모델링 측면 − DataSources에 대한 데이터 조정을 통해 로드된 정보의 순도를 테스트할 수 있습니다. DataStore 개체의 주요 수치와 VirtualProvider가 소스 시스템에서 직접 접근하는 동등한 합계를 비교하는 것입니다.
추출기 또는 추출기 오류 분석을 활용하여 데이터 처리에서 잠재적인 버그를 인식할 수 있습니다. 데이터 조정 DataSource가 생산적인 DataSource에 대한 다중 추출 모듈을 사용하는 경우 이 기능에 액세스할 수 있습니다.
데이터 조정 DataSource는 소스 시스템에서 직접 데이터를 생성하기 때문에 전송되는 데이터의 양을 최대한 작게 유지하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 비즈니스 인텔리전스 콘텐츠에서 생성된 데이터 조정 DataSource 또는 함수 모듈을 사용하는 일반 DataSource를 사용하여 가장 잘 구현됩니다. 이렇게 하면 집계 논리를 수행할 수 있기 때문입니다.