Historian数据库如何保证数据准确性（数据库准确性）？

历史数据库通过数据捕获、存储、复制和检索等一系列机制来保证数据的准确性。 以下是相关概述：

数据收集

• 高效数据收集：Wonderware Historian 播放以下内容角色： 实时数据库。 它可以实现高效、快速的数据检索，并通过保留数据时间戳、数据质量和数据值来确保数据准确性。
• 支持多种数据源：I/O服务器、应用服务器、SDK、外部数据，保证数据的多样性和完整性等。

数据存储

• 高度可压缩存储：历史区块使用（数据块）一种以高度压缩的方式存储实际过程数据以减少磁盘空间使用的方法。
• 数据自动汇总：对于每个数字标签，系统自动创建一个本地副本用于计算汇总数据，从而加快数据检索性能。

数据冗余和复制

• 完全冗余机制：通过配置，数据源同时将数据分布在两个数据库中，以保证数据的连续性。
• 数据复制功能：支持简单复制和汇总复制，包括集中数据管理、多对多复制、本地到云端复制。

数据检索

• 标准 SQL 查询语言：集成 SQL 使用服务器方法提供了标准的 SQL 查询语言，用于检索数据并确保检索到数据。方便取出。

数据清理策略

• 处理缺失数据值：分别计算每个字段的缺失值百分比，并根据缺失值百分比和字段重要性制定策略。
• 处理数据值不匹配：使用半自动验证和半手动的方法来识别可能的问题并删除不必要的字符。
• 数据重复处理：尽管重复数据删除的主要目的是维护可表征的唯一数据记录，但您需要谨慎使用。 。
• 不合理的数据处理：利用分箱、聚类、回归等方法找出异常值并进行人工处理。
• 数据字段格式处理不统一：在整合多个来源的数据时，将其处理成一致的格式可能会给后期的统一数据分析带来困难。 。
• 不必要的数据处理：如果没有必要，则不进行不必要数据的清理。

数据治理

• 数据质量规划：避免大多数错误理解问题发生的根本原因，并制定一个计划来管理您的数据。
• 源端数据修复：在系统中数据损坏之前修复数据。
• 测量数据准确性：利用数据质量监控工具实时测量企业数据。
• 管理数据和重复项：主动检测和删除重复项，进行标准化和规范化。
• 数据输入：使用受信任的第三方数据源定义和完成缺失信息的过程。

数据准确性提升策略

• 数据清洗的优点：提高数据质量，提高分析准确性，支持业务决策，降低存储成本，数据时效性。

通过上述机制，历史数据库保证了数据的准确性，可靠地支撑工业领域的数据分析和应用。

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