Beispiele für einen intern berechneten Datenqualitätsscore - Data360_Govern - Neuheiten

Data360 Govern – Hilfe

Product type
Software
Portfolio
Verify
Product family
Data360
Product
Precisely Data Integrity Suite > Govern
Data360 Govern
Version
Neuheiten
Language
Deutsch
Product name
Data360 Govern
Title
Data360 Govern – Hilfe
Copyright
2024
First publish date
2014

Nachfolgend finden Sie eine Auswahl von Beispielen für intern berechnete Datenqualitätsscores.

Zugehörige Regeln

Drei Regeln werten die Spalte 1 des technischen Assets aus. Die Regelergebnisse wurden am 1/1/20 veröffentlicht.

Zugehörige Regeln

Konfigurieren Sie die Messgröße wie folgt:

  • Name: DQ-Score unter Verwendung eines Durchschnitts.

  • Gültigkeitsdatum: 1/1/20.

  • Gewichtung: 100 %.

  • Gruppenmessgröße: Nein

  • Regelergebnisse (Auswahl): Regeln bewerten Spalte.

  • Ergebnis-Operation. Durchschnitt.

    • Name: Nach Regeln ausgewertete Spalte.
    • Gültigkeitsdatum: Heute
    • Gewichtung: 100 %.
    • Gruppenmessgröße: Nein
    • Regelergebnisse (Auswahl): Spalte wird von Regeln ausgewertet.

      Zwei Regeln beziehen sich auf Spalte 1.

    • Ergebnis-Operation. Durchschnitt.
    • Regelergebnis-Filter: Keiner.
    • Bedingungen: Keine.

Score-Berechnung = ( 0,94 + 0,99 + 0,99 ) / 3 = 97,33, gerundet auf 97,3 %.

Regelergebnis fehlt

Drei Regeln werten Spalte 1 des technischen Assets aus. Die Regelergebnisse wurden für zwei der drei Regeln am 1/22/2020 gepostet.

Regel fehlt

Konfigurieren Sie die Messgröße wie folgt:

  • Name: DQ-Score unter Verwendung eines Durchschnitts.

  • Gültigkeitsdatum: 1/1/20.

  • Gewichtung: 100 %.

  • Gruppenmessgröße: Nein

  • Regelergebnisse (Auswahl): Regeln bewerten Spalte.

  • Ergebnis-Operation. Durchschnitt.

    • Name: Nach Regeln ausgewertete Spalte.
    • Gültigkeitsdatum: Heute
    • Gewichtung: 100 %.
    • Gruppenmessgröße: Nein
    • Regelergebnisse (Auswahl): Spalte wird von Regeln ausgewertet.

      Zwei Regeln beziehen sich auf Spalte 1.

    • Ergebnis-Operation. Durchschnitt.
    • Regelergebnis-Filter: Keiner.
    • Bedingungen: Keine.

Score-Berechnung = (0,94 + 0,99 + 0) / 3 = 64,33, gerundet auf 64,3 %.

Die Benutzeroberfläche zeigt an, dass ein Ergebnis aus einer Regel fehlt.

Durchschnitt aller Regelergebnisse

Der Datenqualitätsscore der Spalten des technischen Asset-Typs stellt den Durchschnitt aller Regelergebnisse dar. Alle Datenqualitätsregeln haben denselben Typ und es gibt keine vorherigen Regelergebnisse.

  1. Erstellen Sie einen Beziehungstyp „Regeltyp evaluiert Spalte“. Weitere Informationen finden Sie unter Definieren von Beziehungen zwischen Assets und Qualitätsregeln mit Assets verknüpfen.

  2. Verknüpfen Sie Spalten mit Regeln.

  3. Definieren Sie eine intern berechnete Datenqualitätsscore-Definition mit dem entsprechenden Asset-Typ.

  4. Definieren Sie die folgende Messgröße:

    • Name: Nach Regeln ausgewertete Spalte.
    • Gültigkeitsdatum: Heute
    • Gewichtung: 100 %.
    • Gruppenmessgröße: Nein
    • Regelergebnisse (Auswahl): Spalte wird von Regeln ausgewertet.

      Zwei Regeln beziehen sich auf Spalte 1.

    • Ergebnis-Operation. Durchschnitt.
    • Regelergebnis-Filter: Keiner.
    • Bedingungen: Keine.

Ergebnisse

Score: 85 % (0,9+0,) /2, Gültigkeitsdatum: Heute.

Anmerkung: Wenn Regelergebnisse aus drei Regeln für ein Asset stammen, aber nur zwei der Regeln tatsächlich mit dem Asset verknüpft sind (mit einem „evaluiert“-Prädikat), werden nur zwei dieser drei Regelergebnisse für den Score berücksichtigt.

Wenn Regelergebnisse nicht für alle Regeln gepostet werden, mit denen die Spalte verknüpft ist, werden die neuesten Ergebnisse für die fehlende Regel verwendet, bis neue Ergebnisse verfügbar sind. Wenn morgen beispielsweise neue Ergebnisse für Regel 1, aber nicht für Regel 2 gepostet werden, ist Regel 1 beispielsweise 0,85, Regel 2 bleibt aber bei 0,80. Der resultierende Score ist: 82,5 % ( 0,8 + 0,8)/2).

Wenn das fehlende Ergebnis für Regel 2 später an diesem Tag verfügbar wird und auf 0,88 aktualisiert wird, ergibt sich der Gesamt-Score als: 86,5 % ( 0,85 + 0,88 )/2.

Regeldimensionen unterschiedliche Gewichtungen zuweisen

Der Datenqualitätsscore eines technischen Asset-Feldes besteht aus 40 % für die Datenqualitätsregel „Genauigkeit“ und 60 % für die Regel „Konformität“. Es sind zwei Messgrößen erforderlich.

  1. Erstellen Sie einen Beziehungstyp „Regeltyp evaluiert Feld“. Weitere Informationen finden Sie unter Definieren von Beziehungen zwischen Assets und Qualitätsregeln mit Assets verknüpfen.

  2. Verknüpfen Sie Felder mit Regeln.

  3. Definieren Sie eine intern berechnete Datenqualitätsscore-Definition mit dem entsprechenden Asset-Typ.

  4. Definieren Sie Folgendes:

    Messgröße 1

    • Name: Nach Regeln 1 bewertetes Feld.
    • Gültigkeitsdatum: 2/1/2021.
    • Gewichtung: 40 %.
    • Gruppenmessgröße: Nein
    • Regelergebnisse (Auswahl): Feld wird von Regeln ausgewertet.
    • Ergebnis-Operation. Durchschnitt.
    • Regelergebnis-Filter: Regeldimension = Genauigkeit.
    • Bedingungen: Keine.

    Messgröße 2

    • Name: Nach Regeln 2 bewertetes Feld.
    • Gültigkeitsdatum: 2/1/2021.
    • Gewichtung: 60 %.
    • Gruppenmessgröße: Nein
    • Regelergebnisse (Auswahl): Feld wird von Regeln ausgewertet.
    • Ergebnis-Operation. Durchschnitt.
    • Regelergebnis-Filter: Regeldimension = Konformität.
    • Bedingungen: Keine.

Ergebnisse

Score: 97,4 % (0,95 × 0,4) + (0,99 × 0,6)

Messgröße 1

Gültigkeitsdatum der Messgröße: 2/1/21 bis heute

„Regelergebnisse anzeigen“ zeigt Folgendes an:

Regel 1, 2/1/21: 0,95

Messgröße 2

Gültigkeitsdatum der Messgröße: 2/1/21 bis heute

„Regelergebnisse anzeigen“ zeigt Folgendes an:

Regel 2, 2/1/21: 0,99