数据完整性错误最常见 当前检测数据完整性错 的原因是 流程以及错误的转换逻辑。
大多数数据完整性计划都利用以下类型的数据完整性检查：
模式检查：检查源系统和目标系 当前检测数据完整性错 统之间的模式和记录数是否不匹配。当数据没有经历任何有意义的转换时，这是一种非常有效且计算成本低廉的选项。
通常在迁移项目或数据细化过程中使用，如数据流所示。
逐个单元匹配
数据在整个传输过程中经常会 喀麦隆 手机号码数据 经历转换。在这种情况下，源系统和目标系统之间的数据元素逐个单元匹配是为了检测数据丢失或数据损坏问题。
聚合匹配：出于业务或财务报告目的，数据通常会 在社交媒体招聘中使用大数据 被聚合或拆分。在这种情况下，源系统和目标系统之间的聚合数据元素会进行一对多匹配，以检测由于聚合错误导致的数据丢失或数据损坏问题。
大多数数据团队在实施数据
分析数据并咨询主题专家以确定需要实 系 印度手机号码 统 施哪些规则来进行模式检查或逐个单元匹配所需的时间。这通常涉及转换逻辑的复制。
数据需要从源系统和目标系统移动到数据完整性平台进行匹配，从而导致延迟、计算成本增加和重大的安全风险。