Начало работы при проверке и анализе данных

Data Reviewer является дополнительным модулем ArcGIS, в котором содержится ряд инструментов для проверки и анализа данных. Функции проверки позволяют выполнять различные виды анализа геоданных, в частности, оценку экстентов пространственных объектов и оценку пространственных отношений между ними. Они могут быть сгруппированы в пакетные задания (batch jobs), таким образом можно проверить данные на соответствие нескольким условиям одновременно.

До начала работы с задачами проверки и анализа необходимо провести некоторую настройку модуля. Ниже приведено руководство и несколько советов по настройке Data Reviewer перед запуском процессов контроля качества (обеспечения качества) геоданных.

Перед проверкой данных

Проверка данных в Data Reviewer выполняется при помощи инструментов проверки (checks) и пакетных заданий (batch jobs). Однако, перед настройкой проверок и созданием пакетных заданий, рекомендуется обдумать, какие условия поиска необходимы для обеспечения качества геоданных. Примерами таких условий являются:

Такие типы условий также иногда называют бизнес-правилами для геоданных. Источниками бизнес-правил могут быть промышленные стандарты или спецификации продукта, решения экспертов или стандартные технологические регламенты. Есть возможность настройки инструментов для проверки любых из этих условий. Может потребоваться провести несколько проверок на соответствие одного класса пространственных объектов или одной таблицы всем необходимым правилам.

Более подробно о проверках, доступных в Data Reviewer

При работе с большим экстентом или при желании провести визуальный контроль качества, есть смысл создать полигональную сетку, разделяющую картографические данные на малые и удобные в работе части. Затем эти малые части можно использовать для систематизированной оценки большого экстента данных или для отслеживания процесса визуальной оценки.

Конфигурация проверок и пакетных заданий

Большая часть проверок в Data Reviewer рассчитана на работу с таблицами или с точечными, линейными или полигональнысм классами пространственных объектов. Но некоторые проверки имеют особые требования. Ниже приведены типы проверок и отдельные проверки, имеющие особые требования.

Более подробно о проведении проверок данных

Организация проверок в пакетные задания

После конфигурации, проверки могут быть организованы в пакетные задания по различным сценариям. В целом, проверки могут входить в одну или несколько групп. Сценарии организации проверок представлены ниже.

Организация сеанса проверки

В зависимости от структуры предприятия, может пригодиться разбиение работы по проверке и анализу данных на несколько сеансов проверок (Reviewer sessions). Как минимум, следует разделять автоматизированный и визуальный контроль качества на различные сеансы. Это позволит отделить результаты ручного контроля качества от результатов пакетной обработки, что может быть необходимо в отчете о качестве данных. Как правило, автоматическая проверка качества должна достигнуть 100 процентов, в отличие от ручной визуальной проверки. Разделив результаты на отдельные сеансы, можно определить уровень качества данных на основе отчетов Data Reviewer.

Более подробно об отчетах, доступных в Data Reviewer

Связанные темы

5/10/2014