Качественные данные необходимы каждой организации. До недавнего времени многие пользователи улучшали качество своих данных с помощью дополнительного модуля ArcGIS Data Reviewer for Desktop, позволяющего эффективно заменить процесс ручного контроля данных либо самостоятельно написанных приложений. В версии 10.1 компания Esri распространила действие этого продукта для сферы мобильных и веб-приложений с помощью дополнительного модуля ArcGIS Data Reviewer for Server.
ArcGIS Data Reviewer for Server улучшает возможности анализа данных с помощью:
· Специальных веб-сервисов, позволяющих оценивать качество данных и существующие ошибки как автоматически, так и вручную.
· Внедрения функции оценки качества данных в существующие веб-приложения.
· Возможности отслеживания и оценки качества данных новыми способами на разных взаимосвязанных платформах.
Представленные возможности позволяют гибко настраивать процесс анализа качества данных за счет использования нескольких платформ, распределяя процессы анализа для новых и существующих веб-приложений, что было невозможно в ArcGIS Data Reviewer for Desktop. Приведем несколько примеров использования:
Автоматизированная проверка
Существует возможность запуска проверки данных на сервере по правилам, аналогичным пакетным заданиям для ArcGIS Data Reviewer for Desktop. Эти сервисы позволяют переместить трудоемкую задачу проверки на интранет или облачную инфраструктуру сервера.
Сервисы пакетных заданий также могут быть использованы для проверки данных, созданных в рабочее время, в ночной период. Обнаруженные в ходе такой проверки ошибки автоматически записываются в рабочую среду Reviewer, далее возможно их использование в различных целях.
Полученные ошибки могут служить индикатором проблемных мест, которые необходимо устранить при будущем составлении и редактировании данных. С помощью Data Reviewer for Desktop легко определять и редактировать ошибки в ArcGIS for Desktop, а также обновлять информацию о совершенных правках.
С точки зрения контроля над производственным процессом, ошибки позволяют осознать уровень “здоровья” данных, получаемых вами из сторонних источников и созданных на вашем предприятии. Существует несколько возможностей ведения отчетности. Первая – использование отчетов, предоставляемых расширением Data Reviewer for Desktop. Вторая – представление отчета с помощью веб-клиента с использованием сервисов Data Reviewer for Server.
Визуальный контроль качества данных
Чаще всего для оценки качества данных необходим учет мнения экспертов по конкретным вопросам, заинтересованных сторон и пользователей опубликованных данных. Для автоматизации процесса сбора отзывов можно развернуть простые в использовании инструменты для сбора, отслеживания и управления ошибками с использованием серверных процессов. При этом разработчикам не придется создавать сервис с нуля, нужно просто добавить функцию поддержки обратной связи в существующее веб-приложение.
Например, процесс отправки ошибки (“Submit Error”) может быть добавлен в картографическое приложение, используемое клиентами. Когда пользователи этого приложения находят ошибку, они фиксируют местоположение и сущность ошибки. Клиенты могут видеть текущее состояние запроса (на рассмотрении либо исправлено) в том же приложении. Среда Data Reviewer представляет централизованную площадку для исправления неточностей как автоматически, так и с учетом пользовательских запросов.
Отчеты о контроле качества данных
Вы можете запрашивать отчеты, позволяющие анализировать состояние ваших данных с использованием возможностей автоматизированного или ручного контроля качества данных. Сервисы создания отчетов помогают определять происхождение, количество и местоположение ошибок на основе встроенных алгоритмов Data Reviewer.
Владея информацией о качестве данных, вы можете предупреждать всех заинтересованных лиц о тех участках, которые не соответствуют стандарту данных и предложить способ для их правки и отслеживания. Например, отчеты могут стать компонентом, встроенным в общую систему бизнес — аналитики и управления предприятием, или одиночными продуктами определения качества данных.
Более подробная информация о работе модуля представлена здесь.
