historian數據庫通過一系列機制來保證數據的準確性，這些機制涉及數據獲取、存儲、復制以及檢索等各個環節。以下是相關介紹：
數據獲取
- 高效數據獲取：Wonderware Historian作為實時數據庫，能夠高效和高速地獲取數據，通過存儲數據的時間戳、數據質量和數據值來確保數據的準確性。
- 支持多種數據源：包括I/O Servers、Application Server、SDK以及外部數據導入，確保數據的多樣性和完整性。
數據存儲
- 高壓縮比存儲：采用History Block（數據塊）的方式，以高壓縮比存儲實際的過程數據，減少磁盤空間占用。
- 自動匯總數據：對于每個數值型標簽，系統自動創建本地復制來計算匯總數據，加速數據檢索性能。
數據冗余及復制
- 完善的冗余機制：通過配置，讓數據源同時分發數據到兩臺數據庫，保障數據的連續性。
- 數據復制功能：支持簡單復制和匯總復制，包括中央化數據管理、多對多復制及本地到云端復制等業務方式。
數據檢索
- 標準SQL查詢語言：采用集成SQL Server的方式，提供標準的SQL查詢語言來檢索數據，確保數據的易檢索性。
數據清洗策略
- 數據缺失值處理：對每個字段計算其缺失值比例，根據缺失比例和字段重要性進行分別制定戰略。
- 數據值不匹配處理：以半自動校驗半人工方式來找出可能存在的問題，并去除不需要的字符。
- 數據重復處理：去重的主要目的是保留能顯示特征的唯一數據記錄，但需注意重復記錄的特殊用途。
- 數據不合理處理：利用分箱、聚類、回歸等方式發現離群值，然后進行人工處理。
- 數據字段格式不統一處理：整合多種來源數據時，將其處理成一致的格式利于后期統一數據分析。
- 數據無用處理：若非必須，則不進行非需求數據清洗。
數據治理
- 數據質量計劃：了解大多數錯誤發生的位置，確定根本原因并構建管理數據的計劃。
- 源端數據更正：在數據成為系統中的臟數據之前進行修復。
- 測量數據準確性：通過數據質量監控工具實現對企業數據的實時測量。
- 管理數據和重復項：主動檢測并刪除重復項，并進行標準化、規范化處理。
- 補齊數據：定義和完成缺失信息的過程，使用可靠的第三方數據來源。
數據準確性提升策略
- 數據清洗的好處：提高數據質量、提升分析的準確性、支持業務決策、減少存儲成本、確保數據時效性。
通過上述機制，historian數據庫能夠確保數據的準確性，為工業領域的數據分析和應用提供可靠的支持。
