Datavalidering

Fragmenterade eller inkonsekventa data kan göra beslutsfattande utmanande. Datavalidering konsoliderar information till en enhetlig, korrekt datauppsättning, vilket ger en pålitlig grund för strategisk och operativ framgång.

Från splittrad till enhetlig data

Säkerställ korrekt data för pålitlig drift

Företag ställs ofta inför utmaningar när de ska stämma av stora datamängder över inkonsekventa format och komplexa integrationer, där även små fel kan få stora konsekvenser. Med datavalidering kan dessa problem lösas genom att strukturera och verifiera information, vilket säkerställer hög datakvalitet, efterlevnad och säkerhet.

Vårt ramverk hanterar dessa utmaningar genom avancerad parallell bearbetning och effektiva lösningar för datakartläggning. Genom återanvändbara skript och mapping-strukturer förenklar vi datatransformationer, identifierar avvikelser och säkerställer smidiga datamigreringar – samtidigt som vi bevarar dataintegriteten och stödjer affärskritiska processer.

EN_Services_Softwaretesting_Data-Reconciliation

Återanvändbara skript skapar en standardiserad process för datavalidering, vilket ökar säkerheten, konsekvensen och effektiviteten samtidigt som risken för fel vid dataöverföringar innan produktion minimeras.
Strukturerade kartläggningsdokument ger ett tydligt ramverk för komplexa datatransformationer, vilket säkerställer precision och underlättar samarbetet mellan olika intressenter.

Med gedigen erfarenhet av stora dataavstämningsprojekt, inklusive migrering av portföljer från äldre system till moderna plattformar, har vi bevisat vår expertis. Varje projekt omfattar i genomsnitt 5 000 tabeller, och för bankkunder har vi hanterat upp till 7 000 tabeller, miljontals kundposter och produkter, där enskilda tabeller innehållit upp till 200 miljoner poster. Under hela processen har vi säkerställt högsta möjliga standard för datakvalitet och integritet.

Utöver dessa storskaliga projekt har vi även framgångsrikt genomfört ett stort antal medelstora och mindre projekt, vilket ytterligare bekräftar vår förmåga att anpassa lösningar efter olika verksamhetsbehov.

Vi hjälper dig att

Göra migrerad data enhetlig och felfri

Parallella Processer Genom att köra avstämningsuppgifter samtidigt ökar vi bearbetningshastigheten och möjliggör hantering av stora datamängder inom en rimlig tidsram.

Integration av kartläggningsdokument Säkerställ en korrekt förståelse av datarelationer och transformationer mellan käll- och måltabeller.

Omfattande loggning Genom att generera detaljerade loggar identifierar vi felmatchningar, saknade poster och kolumner samt extra poster, vilket gör det enkelt att upptäcka avvikelser.

Tidig dataavstämning och riskanalys Genom preliminär aggregerad rapportering på tabeller kan vi tidigt identifiera potentiella problem för en mer målinriktad och effektiv avstämningsprocess.

Verifiering av dataintegritet Säkerställ noggrannhet och konsekvens mellan käll- och måldatabaser för att bevara driftsäkerhet, integritet och en sömlös funktionalitet.

Utvärdera prestanda med migrerad data Validera systemfunktioner efter migrering för att säkerställa att kärnfunktionerna i det testade systemet fungerar korrekt med den migrerade datan.

Ta kontroll över din data

För sömlösa integrationer

Hantera datamigreringar med trygghet genom lösningar som sammanför, verifierar och optimerar din data. Vi hjälper dig att säkerställa hög noggrannhet, efterlevnad och tillförlitliga resultat samtidigt som verksamhetens kontinuitet bibehålls.

FAQ

Vanliga frågor om datavalidering

Vad är datavalidering och varför är det viktigt?

Datavalidering är processen som säkerställer att data mellan två system, vanligtvis en källa och ett mål, är korrekta och konsekventa efter migrering eller integration. Detta är avgörande för att upprätthålla dataintegritet, noggrannhet och enhetlighet – faktorer som är kritiska för affärsverksamhet, välgrundade beslut och efterlevnad av regelverk.

Vilka är de vanligaste typerna av avvikelser som identifieras vid dataavstämning?

Vid datavalidering är följande typer av avvikelser ofta vanliga:

Saknade poster – Data som finns i källsystemet saknas i målsystemet eller vice versa.
Extra poster – Data finns i målsystemet men saknas i källsystemet.
Felmatchade data – Värden i motsvarande fält skiljer sig mellan käll- och målsystem.
Dubblettposter – Oavsiktliga dubbletter av poster förekommer i ett eller båda systemen.
Kolumnavvikelser – Skillnader i kolumnstrukturer, exempelvis saknade kolumner eller icke-matchande datatyper.
Aggregeringsfel – Felaktiga summor eller sammanställningar vid jämförelse av aggregerad data mellan system.

Dessa avvikelser kan påverka både dataintegriteten och systemets prestanda, vilket gör tidig identifiering och korrigering avgörande för att säkerställa tillförlitliga data och stabila affärsprocesser.

Hur förbättrar parallella processer datavalidering?

Parallella processer effektiviserar datavalidering genom att avsevärt öka hastighet, effektivitet och skalbarhet. Genom att utföra avstämningsuppgifter samtidigt över flera processorer eller trådar kan systemet hantera stora datamängder på kortare tid.

Detta arbetssätt minskar flaskhalsar och säkerställer att även komplexa eller resurskrävande avstämningar genomförs smidigt. Genom att fördela arbetsbelastningen bidrar parallell bearbetning dessutom till att minimera driftstopp och möjliggör dataavstämning i realtid eller nära realtid för tidskritiska processer.

Vilken roll har kartläggningsdokument för datavalidering?

Kartläggningsdokument definierar relationer och transformationer mellan käll- och måltabeller och fungerar som en vägledning för avstämningsprocessen. De hjälper avstämningsverktyget att korrekt matcha, transformera och jämföra data, vilket säkerställer att informationen överensstämmer och är anpassad till affärskraven.

Genom att specificera fältmappningar, valideringsregler och särskilda krav bidrar kartläggningsdokument till att effektivisera komplexa transformationer och minimera fel vid datamigrering eller avstämning.

Relaterade artiklar