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:
エラーの管理
Data Reviewer は、検出から修正および確認までのエラーの管理を実現します。 これらの機能によって、ソース、場所、エラーの原因を特定することで、データ品質を改善することができます。 エラーが検出された方法、修正したユーザー、修正の受理を確認済みかどうかについて洞察を得ることで、コストを削減し、重複する作業を回避できます。
データ レビュー プロセス中に検出されたエラーは定義済みのライフ サイクル プロセスを通じて追跡されます。 このプロセスには、レビュー、修正、および確認という 3 つのフェーズがあります。
エラーに対するプロセスのフェーズが進むにつれて、実施された処理について記述する 1 つ以上のステータス値がフェーズごとに含まれます。
属性ルールベースのワークフローでは、エラーはジオデータベースのシステムが管理する一連のテーブルに格納されます。 エラーには [エラー インスペクター] ウィンドウを使用してアクセスでき、このウィンドウには、レポートおよびナビゲーション ツールのほか、エラーの修正を支援するフィーチャを選択するツールが用意されています。
Data Reviewer のエラー管理ワークフローの詳細については、以下のトピックをご参照ください。
- エラー結果とそのライフ サイクル
- [エラー インスペクター] ウィンドウの構成
- チュートリアル: 属性ルールを使ったフィーチャの評価