Mit der Data Reviewer-Lizenz verfügbar.
Zum Erzeugen hochwertiger Informationen und Ausführen genauer räumlicher Analysen sind hochwertige und sorgfältig gepflegte Quelldaten erforderlich. ArcGIS 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 bereit, die eine effiziente und konsistente Datenüberprüfung ermöglichen. Dazu gehören Werkzeuge, die sowohl eine automatisierte als auch halbautomatisierte Datenanalyse unterstützen, um Fehler von 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. Data Reviewer-Prüfungen dienen zur Bewertung verschiedener Aspekte der Qualität eines Features, z. B. Attribuierung, Integrität oder die räumliche Beziehung zu anderen Features. Automatisierte Data Reviewer-Prüfungen sind konfigurierbar. Für die Implementierung sind keine spezialisierten Programmierkenntnisse erforderlich. Meist können GIS-Fachleute mit Kenntnissen der Anforderungen an die Datenqualität die automatisierte Prüfung mit minimalem Schulungsaufwand implementieren.
In attributregelbasierten Workflows werden Prüfungen in der Geodatabase konfiguriert und gespeichert, um die Qualität eines Features zu prüfen. Funktionen zur automatisierten Überprüfung können Folgendes leisten:
- Verhindern von Features, die den Qualitätsanforderungen nicht entsprechen, und Reduzieren des Überprüfungsaufwands, indem die Qualität eines Features während der Erstellung oder Bearbeitung bewertet wird.
- Bewerten der Qualität eines Features nach der Erstellung. Dies kann sinnvoll sein, wenn die Qualität vorhandener Daten nicht bekannt ist und eine grundlegende Bewertung benötigt wird, um den erforderlichen Aufwand zum Erreichen der Qualitätsanforderungen zu ermitteln.
Weitere Informationen zur Verwendung von Data Reviewer zum Automatisieren von Workflows für die 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 Workflows bewertet, die durch manuelle Interaktionen und Eingaben gelenkt werden. Die visuelle Überprüfung ist eine gängige Form der halbautomatisierten Überprüfung, bei der die Beurteilung der Qualität in einer Weise erfolgt, 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 Hilfethemen:
Fehlerverwaltung
Data Reviewer ermöglicht die Fehlerverwaltung durch Korrektur und Verifizierung. Diese Funktionen verbessern die Datenqualität, indem die Quelle, die Position und die Ursache von Fehlern identifiziert werden. Fehlerverwaltungs-Workflows reduzieren Kosten und vermeiden doppelte Arbeit, indem sie Aufschluss darüber geben, wie der Fehler erkannt wurde, wer ihn korrigiert hat und ob die Korrektur überprüft wurde.
Bei der Datenüberprüfung werden Fehler über einen definierten Lebenszyklusprozess nachverfolgt, der aus drei Phasen besteht: "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.
In attributregelbasierten Workflows werden Fehler zusammen mit einer Reihe vom System verwalteter Tabellen in der Geodatabase gespeichert. Der Zugriff auf die Fehler erfolgt im Bereich Fehler-Inspektor. Dort stehen Werkzeuge für die Berichterstellung, die Navigation und die Auswahl von Features zur Verfügung, um die Fehlerkorrektur zu vereinfachen.
Weitere Informationen zu den Fehlerverwaltungs-Workflows in Data Reviewer finden Sie in den folgenden Hilfethemen:
- Fehlerergebnisse und deren Lebenszyklus
- Konfigurieren des Bereichs Fehler-Inspektor
- Lernprogramm: Bewerten von Features mit Attributregeln