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Funcionalidades de la extensión SEO ArcGIS Data Reviewer

Nota:

ArcGIS Enterprise 10.9.x, parte de las versiones de ArcGIS 2021, serán las últimas versiones de ArcGIS Enterprise que admitan servicios publicados desde ArcMap. Se recomienda migrar flujos de trabajo de revisión automatizados a capacidades de ArcGIS Data Reviewer disponibles en las reglas de atributos de ArcGIS Pro.

La extensión de servidor Data Reviewer proporciona un conjunto completo de capacidades de control de calidad (CC), con la extensión de objeto de servidor basado en tiempo de ejecución de ArcMap, que permite llevar a cabo un proceso de revisión de datos eficiente y coherente. Los siguientes flujos de trabajo de extensión de servidor Data Reviewer son compartibles con el tiempo de ejecución de ArcMap.

Revisión de datos automática

Los servicios habilitados para Data Reviewer permiten que los clientes implementen la revisión de datos automática con comprobaciones. Estos servicios aprovechan ArcGIS Server para llevar a cabo una revisión automática con una infraestructura local o alojada en la nube de la organización.

En un entorno de producción, la validación de datos basados en servicio se puede programar para que cada noche se evalúen los datos creados o modificados durante el horario laboral habitual. Como alternativa, la revisión automática puede desencadenarse basándose en sus necesidades para que sea compatible con la evaluación de datos ad hoc como componente de un flujo de trabajo de administración de datos.

Para obtener más información sobre cómo utilizar Data Reviewer para automatizar la revisión de datos, consulte los temas siguientes:

Revisión de datos semiautomática

No todos los errores de los datos se pueden detectar utilizando métodos automatizados. La revisión semiautomática es el proceso de evaluar la calidad de los datos utilizando métodos en los que incluyen interacción y entradas por parte de un usuario.

La revisión visual es la forma más común de revisión semiautomática y se utiliza para evaluar la calidad de formas que la revisión automática de datos no puede. Aquí se incluye la detección de entidades que faltan, están mal colocadas o mal codificadas, así como de otros problemas que no se pueden detectar con las comprobaciones automáticas.

Los servicios de Data Reviewer admiten estos flujos de trabajo al habilitar las aplicaciones cliente para crear resultados de error utilizando la geometría y atributos de entidades web existentes o temporales. Por ejemplo, puede indicar a los usuarios de sus aplicaciones web que le ayuden a identificar errores en los datos utilizando un simple flujo de trabajo de Notificar error. Las opiniones se almacenan como resultados de error, donde se revisan y luego se rechazan o transfieren a los técnicos para su corrección, igual que se haría con cualquier otro error identificado por Data Reviewer. La geodatabase sirve como un lugar centralizado para administrar errores detectados con comprobaciones automáticas y errores detectados manualmente por los consumidores de datos.

Para obtener más información sobre cómo utilizar Data Reviewer para implementar flujos de trabajo semiautomáticos para evaluar la calidad de los datos, consulte los siguientes temas:

Gestión de resultados

Data Reviewer permite administrar por completo los resultados de la detección mediante procesos de corrección y verificación. Estas funcionalidades incrementan la eficiencia en la mejora de la calidad de los datos al identificar el origen, la ubicación y la causa de los errores. Se reducen los costes y se elimina el trabajo duplicado al disponer de información sobre el estado y sobre cómo se detectaron los errores, quién los corrigió y si la corrección se verificó como aceptable.

Para obtener más información sobre el uso de Data Reviewer para flujos de trabajo de administración del ciclo de vida de errores, consulte los temas siguientes:

Notificación de la calidad de los datos

Lo servicios con Data Reviewer habilitado proporcionan informes detallados y de resumen de los resultados de calidad de los datos. Estos servicios se utilizan para comunicar el origen, la cantidad, la gravedad y la ubicación de entidades no conformes detectadas en sus datos. Entre las entidades no conformes se encuentran aquellas que se han detectado utilizando las comprobaciones automáticas de Data Reviewer o las opiniones proporcionadas por los consumidores de datos en forma de marcas.

Al informar sobre la calidad de los datos, puede alertar a los partícipes y otras partes interesadas cuando los datos no cumplen con las normas acordadas y proporcionar un método de generación de informes para rastrear el cumplimiento de los datos a lo largo del tiempo. Las funcionalidades de generación de informes se pueden integrar como un componente de un sistema de administración del rendimiento general de un negocio de la organización o como un cuadro de mando independiente para generar informes sobre la calidad de los datos.

Para obtener más información acerca de cómo utilizar Data Reviewer para informar sobre la calidad de los datos, consulte los temas siguientes: