Datenabgleich / Reconciliation erklärt
Ein Abgleich sollte mehrere Ebenen kombinieren. Gleiche Datensatzanzahl allein beweist nicht, dass dieselben Datensätze mit denselben Werten angekommen sind.
Ratgeber lesen →Abgleich & Reconciliation
Reconciliation vergleicht Quelle und Ziel mit kontrollierbaren Kennzahlen. Datensatzanzahl, Summen, Schlüssel und Beziehungen helfen zu zeigen, ob Daten vollständig und korrekt angekommen sind.
Datensatzanzahl abgleichen
Ein Abgleich sollte mehrere Ebenen kombinieren. Gleiche Datensatzanzahl allein beweist nicht, dass dieselben Datensätze mit denselben Werten angekommen sind.
Ratgeber lesen →Summen und Kontrollwerte abgleichen
Ein Abgleich sollte mehrere Ebenen kombinieren. Gleiche Datensatzanzahl allein beweist nicht, dass dieselben Datensätze mit denselben Werten angekommen sind.
Ratgeber lesen →Source-to-Target-Vergleich
Der praktische Nutzen entsteht, wenn Begriffe, Status und Kennzahlen eindeutig definiert sind und dieselbe Definition über Planung, Ausführung und Auswertung hinweg verwendet wird.
Ratgeber lesen →Fehlende Datensätze finden
Der praktische Nutzen entsteht, wenn Begriffe, Status und Kennzahlen eindeutig definiert sind und dieselbe Definition über Planung, Ausführung und Auswertung hinweg verwendet wird.
Ratgeber lesen →Verwaiste Datensätze erkennen
Der praktische Nutzen entsteht, wenn Begriffe, Status und Kennzahlen eindeutig definiert sind und dieselbe Definition über Planung, Ausführung und Auswertung hinweg verwendet wird.
Ratgeber lesen →Referentielle Integrität prüfen
Referentielle Integrität verhindert oder erkennt Beziehungen auf nicht vorhandene Datensätze. In realen Migrationsprojekten sind solche verwaisten Verweise ein wichtiger Fehlerindikator.
Ratgeber lesen →Post-Go-Live-Validierung
Der praktische Nutzen entsteht, wenn Begriffe, Status und Kennzahlen eindeutig definiert sind und dieselbe Definition über Planung, Ausführung und Auswertung hinweg verwendet wird.
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