To produce high-quality information products and perform accurate spatial analysis, your source data must be of high quality and well maintained. ArcGIS Data Reviewer enables management of data in support of data production and analysis by providing a complete system for automating and simplifying data quality control that can improve data integrity.
Data Reviewer provides a comprehensive set of quality control (QC) capabilities that enable an efficient and consistent data review process. This includes workflows that support both automated and semiautomated analysis of data to detect errors. Errors detected during data review are stored to facilitate corrective workflows and data quality reporting.
Automated data review
Automated data review evaluates a feature's quality without human intervention. Data Reviewer includes a library of configurable checks that allow you to validate data based on your quality requirements. Data Reviewer checks are designed to assess various aspects of a feature’s quality, including its attribution, integrity, or spatial relationship to other features. Data Reviewer automated checks are configurable and do not require specialized programming skills to implement. In many cases, GIS professionals with a good understanding of their data’s quality requirements can implement automated review with minimal training.
Validation-enabled services allow clients to implement automated data review using attribute rules created with Data Reviewer checks. These services leverage ArcGIS Server to carry out automated review using an organization's on-premise or cloud-hosted infrastructure. In a production environment, automated review can be triggered on an as-needed basis to support ad hoc assessment of data quality as a component of a data management workflow.
To learn more about Data Reviewer automated workflows for assessing data review, refer to the following topics:
Fehlerverwaltung
Data Reviewer ermöglicht das Verwalten von Fehlern von der Erkennung über die Korrektur bis zur Verifizierung. Diese Funktionen verbessern die Datenqualität, indem die Quelle, die Position und die Ursache von Fehlern identifiziert werden. Kosten werden reduziert und doppelte Arbeit wird vermieden, indem Aufschluss darüber gegeben wird, wie der Fehler entdeckt wurde, wer ihn korrigiert hat und ob die Korrektur als zulässig verifiziert wurde.
Die bei der Datenüberprüfung erkannten Fehler werden durch einen definierten Lebenszyklusprozess verfolgt. Dieser Prozess umfasst drei Phasen: "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, die die Fehlerkorrektur vereinfachen.
Weitere Informationen zu den Fehlerverwaltungs-Workflows in Data Reviewer finden Sie in den folgenden Themen:
- Fehlerergebnisse und deren Lebenszyklus
- Konfigurieren des Bereichs Fehler-Inspektor
- Lernprogramm: Bewerten von Features mit Attributregeln