Du er her:
Datastrøm og oppdateringshistorikk for datasjøobjekter
Data 360 gir statistikk på postnivå over data som hentes inn av datastrømmer og poster som behandles i et datasjøobjekt (DLO).
Oppdateringshistorikk for datastrøm
Vis fanen Oppdater historikk på datastrømposthjemmesiden for poststatistikk. Etter første inntak av data i Data 360 trekker en datastrøm ut nye data basert på bestemte tidsplaner og oppdaterer dataene. Dataoppdateringsinformasjonen kan variere basert på koblingen som datastrømmen henter inn dataene fra.
| Feltnavn | Beskrivelse |
|---|---|
| Oppdateringsdato | Datoen og klokkeslettet for siste dataoppdatering, vist i organisasjonens tidssone. |
| Oppdateringsmodus | Måten data oppdateres på i løpet av hver syklus, som en fullstendig eller trinnvis oppdatering. |
| Varighet | Tiden det tar å oppdatere data. |
| Status | Statusen til den siste oppdateringen. |
| Behandlede poster | Antall poster som behandles i løpet av oppdateringssyklusen. |
| Poster lagt til | Antall poster som er tatt inn eller lagt til i løpet av oppdateringssyklusen. |
| Poster fjernet | Antall poster slettet fra Data Cloud i løpet av en oppdateringssyklus. |
| Problemposter | Antall problemposter som ikke hentes inn på grunn av Datakvalitetsproblemer. Hvis en rad støter på delvise feil, teller systemet raden som én problempost. På samme måte teller systemet raden som én problempost hvis en rad støter på en total feil. Systemet fokuserer på antall rader som påvirkes, ikke de individuelle feilene i en rad. |
Oppdateringshistorikk for datasjøobjekt
Vis fanen Oppdater historikk på DLO-posthjemmesiden for statistikk på postnivå. Statistikken aggregeres i timevinduer, og oppdateringshistorikken beholdes i opptil 20 dager. Informasjonen er tilgjengelig for DLO-er som brukes av datastrømmer og datatransformasjoner. Hvis det ikke er noen endringer i dataposter i en DLO i tidsvinduet, vises det ingen detaljer på fanen Oppdateringshistorikk.
| Feltnavn | Beskrivelse |
|---|---|
| Startklokkeslett | Startklokkeslettet for et timevindu for aggregering av statistikk på postnivå. Den vises i organisasjonens tidssone. |
| Sluttklokkeslett | Sluttidspunktet for et timevindu for aggregering av statistikk på postnivå. Den vises i organisasjonens tidssone. |
| Totalt antall poster | Totalt antall poster i DLO på slutten av tidsvinduet. |
| Poster lagt til | Antall poster som legges til i DLO-en i tidsvinduet. |
| Poster oppdatert | Antall poster som oppdateres i DLO-et i tidsvinduet. |
| Poster fjernet | Antall poster som slettes fra DLO-en i løpet av tidsvinduet. |
Forstå forskjellen mellom datastrøm og DLO-målinger
Oppdateringshistorikk for datastrøm og Oppdateringshistorikk for DLO gir forskjellige visninger av dataene.
| Funksjon | Datastrømhistorikk | DLO-oppdateringshistorikk |
|---|---|---|
| Perspektiv | Forretningslogikkvisning | Lagringsvisning |
| Fokuser | Poster som behandles fra kilden (for eksempel Snowflake) | Operasjoner på filnivå i Datasjølageret |
| Poster lagt til | Nye poster fra kilden | Poster skrevet til nye lagringsfiler |
| Poster fjernet | Poster slettet fra kilden | Poster fra lagringsfiler som blir omskrevet eller erstattet |
Eksempel
Du behandler 13 169 nye rader i en tabell som allerede har 7 083 765 rader.
- Datastrøm viser følgende: 13,169 poster lagt til
- DLO-oppdatering viser følgende: 7 083 765 poster fjernet og 7 096 934 poster lagt til
Data 360 omskrev hele 7M+-radtabellen for å bekrefte 13K-endringene sikkert. Totalt tabellantall = Poster lagt til - Poster fjernet.
Når det gjelder fakturering og kredittforbruk, bør du alltid referere til oppdateringshistorikk for datastrømmer, som gjenspeiler de faktiske forretningsdataene som behandles.
