Der SOA-Kontext für das Datenbereinigungsmuster nutzt ausgeklügelte Standardisierungs- und Matching-Techniken und erweitert sie auf die fronte Reihe von Nah-Echtzeit-Anwendungen. In diesem Kontext betrachtet, ermöglicht das Datenbereinigungsmuster einem Unternehmen, seine Fähigkeiten für die Validierung und Abgleich bis zum Erstellungspunkt zu erweitern. Darüber hinaus kann dieselbe Deduplizier- und Abgleichslogik, die in Batch-Vorgängen verwendet wird, in ausgeklügelte Suchmethoden integriert oder verwendet werden, um die Fähigkeit zum Auffinden von Kundeninformationen zu verbessern, wenn Informationen oder Bezeichner entweder unbekannt oder unvollständig sind. In vielen Fällen muss der Designer potenzielle doppelte Datensätze identifizieren. Leider sind die Datenwerte auch nach der Standardisierung oft nicht identisch. In einem Datensatz könnte der Name einer Person “J. Smith” und in einem anderen Datensatz “John Smith” sein. Eine der Herausforderungen beim Identifizieren einer Übereinstimmung besteht darin, zu bestimmen, wie wahrscheinlich es ist, dass “J. Smith” mit “John Smith” identisch ist. Offensichtlich hängt dies von den anderen Informationen in dem Protokoll enthalten. Wenn die Adresse genau die gleiche ist, ist es sehr wahrscheinlich. Es wird auch davon abhängen, wie viele Menschen den gleichen Vor- und Nachnamen haben: Es ist weniger wahrscheinlich, dass es zwei “April Back-Cunninghams” in der gleichen Stadt gibt, als es zwei “Robert Johnsons” gibt. Das gleiche Muster, das für die Analyse und lexikalische Analyse von Freiformnamen und -adressen gilt, kann angewendet werden, um Produktlisten oder Teile für eine verbesserte Bestandskontrolle zu standardisieren und zu duplizieren.

Es sollte angemerkt werden, dass wir vor allem US-Adressen verwendet haben, aber dieser Ansatz gilt sicherlich für jedes Land und nicht nur für Adressen. Die Kerndaten, die für die Geschäftsziele einer Organisation von entscheidender Bedeutung sind, sind die so genannten Stammdaten. Dazu gehören Produkte oder Parteien (z. B. Kunde, Lieferant usw.) Da Stammdaten für fast alle Geschäftsfunktionen so wichtig sind, werden sie häufig auf viele Anwendungen verteilt. Master Data Management (MDM) befasst sich mit der effizienten Verwaltung, Integration und Synchronisierung von Stammdaten über mehrere Anwendungen hinweg. Das Datenbereinigungsmuster gibt eine empfohlene Vorgehensweise an, um die Datenqualität persistenter Daten bei der Eingabe oder später zu verbessern. Aufgrund der unterschiedlichen Verantwortungsebenen des VIPER-Musters können Komponententests sehr einfach durchgeführt werden. Jede Ebene kann einzeln getestet werden, ohne dass komplexe Umgebungen eingerichtet werden müssen. Um dies zu demonstrieren, können wir unseren CarPresenter testen.

Dieser Presenter kümmert sich um das Laden von Autodaten, zeigt den Autodetailbildschirm an und zeigt den Bildschirm “Neues Auto erstellen” an. Lassen Sie uns einige Tests erstellen. Anwendungsfälle sind der Executor der Anwendungslogik. Wie der Name darstellt, kann jede Funktionalität ihren separaten Anwendungsfall haben. Mit mehr Granularität der Anwendungsfallerstellung kann es häufiger wiederverwendet werden. Strategy Design Pattern ist die Antwort auf die obige Frage. Es ist ein Verhaltenssoftware-Design-Muster, das die Auswahl eines Algorithmus zur Laufzeit ermöglicht. Wir haben dieses Muster verwendet, um in dieser Situation sauberen und einfachen Code zu erhalten. Das Anwenden des Datenbereinigungsmusters in einem SOA-Kontext bietet den Geschäftsprozessen die Möglichkeit, die Datenqualität “zum Zeitpunkt der ersten Erfassung” zu verwalten und sicherzustellen.

Das Anwenden der Datenbereinigung vor dem Beibehalten der Informationen ermöglicht die Einbeziehung geschäftsdefinierter Validierungsmechanismen am Einstiegspunkt, z. B. in Dateneingabeportalen. Die Datenreinigungsaktivitäten (Analyse oder Trennung von Werten, Standardisierung, Abgleich und Überleben) werden als Bereinigungsregeln angegeben. Sie werden letztlich auf die Umwandlung von Eingabedaten, die von geringer Qualität sein können, in eine Ausgabe mit einem höheren Maß an Konsistenz und Qualität angewendet.

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