Mit der Data Reviewer-Lizenz verfügbar.
Zum Erzeugen hochwertiger Informationen und Ausführen genauer räumlicher Analysen benötigen Sie hochwertige und sorgfältig gepflegte Quelldaten. Data Reviewer ermöglicht das Verwalten von Daten für die Datenerzeugung und -analyse. Dazu wird ein System für die Automatisierung und Vereinfachung der Datenqualitätskontrolle bereitgestellt, das die Datenintegrität verbessern kann.
Data Reviewer stellt eine Reihe von Werkzeugen zur Qualitätskontrolle (QC) bereit, die eine effiziente und konsistente Datenüberprüfung ermöglichen. Dazu gehören Werkzeuge, die sowohl eine automatisierte als auch halbautomatisierte Datenanalyse unterstützen, um Fehler eines Features hinsichtlich der Integrität, Attribuierung oder räumlichen Beziehungen zu anderen Features zu erkennen. Erkannte Fehler werden gespeichert, damit Sie sie überprüfen können, um Workflows zu korrigieren und Berichte zur Datenqualität zu erstellen.
Automatisierte Datenüberprüfung
Bei der automatisierten Datenüberprüfung wird die Qualität eines Features ohne manuelles Eingreifen ausgewertet. Data Reviewer enthält eine Bibliothek konfigurierbarer Prüfungen, mit denen Sie Daten auf Basis Ihrer Qualitätsanforderungen validieren können. Prüfungen werden mithilfe von Geodatabase-Regeln (attributbasierte Workflows) oder Reviewer-Batch-Aufträgen konfiguriert, um verschiedene Aspekte der Qualität eines Features und dessen Gebrauchstauglichkeit zu bewerten.
Weitere Informationen zu den automatisierten Workflows von Data Reviewer zur Bewertung der Datenqualität finden Sie in den folgenden Themen:
Halbautomatisierte Datenüberprüfung
Nicht alle Datenfehler können mit automatisierten Methoden erkannt werden. Bei der halbautomatisierten Überprüfung wird die Datenqualität mithilfe von Methoden bewertet, die in der Regel geführte Workflows beinhalten, die manuelle Interaktionen und Eingaben erforderlich machen. Die visuelle Überprüfung ist die gängigste Form der halbautomatisierten Überprüfung und dient der Beurteilung der Qualität in einer Weise, die eine automatisierte Datenüberprüfung nicht leisten kann. Hierzu gehört das Identifizieren von fehlenden, fehlerhaft positionierten oder falsch codierten Features und anderen Problemen, die bei automatisierten Prüfungen nicht unbedingt erkannt werden.
Weitere Informationen zur Verwendung von Data Reviewer zum Implementieren halbautomatisierter Workflows für die Bewertung der Datenqualität finden Sie in den folgenden Themen:
Fehlerverwaltung
Data Reviewer ermöglicht das Verwalten von Fehlerergebnissen von der Erkennung über die Korrektur bis zur Verifizierung. Diese Funktionen verbessern die Datenqualität, indem die Quelle, die Position und die Ursache der Fehler identifiziert werden. Kosten werden reduziert und doppelte Arbeit wird vermieden, indem Aufschluss darüber gegeben wird, wie der Fehler entdeckt wurde, wer ihn korrigiert hat und ob die Korrektur als zulässig verifiziert wurde.
Die bei der Datenüberprüfung erkannten Fehler werden durch einen definierten Lebenszyklusprozess verfolgt. Dieser Prozess umfasst drei Lebenszyklusphasen: "Überprüfung", "Korrektur" und "Verifizierung".
Jede Phase enthält einen oder mehrere Statuswerte, die die Aktionen beschreiben, die durchgeführt werden, wenn der Fehler von einer Phase zur nächsten überwechselt.
Regeln für Geodatabases können erstellt werden, um Editiersitzungen auf Fehler auszuwerten (Beschränkungsregeln) oder vorhandene Daten zu evaluieren (Validierungsregeln). Fehler bei Validierungsregeln werden im Bereich Fehler-Inspektor angezeigt.
Reviewer-Batch-Aufträge werden mit Werkzeugen in ArcMap erstellt. Von Batch-Aufträgen zurückgegebene Fehler werden in einer Reviewer-Sitzung gespeichert.
Weitere Informationen zu den Fehlerverwaltungs-Workflows in Data Reviewer finden Sie in den folgenden Themen: