データ同士を突き合わせて 一致しているか確認できる （不一致の箇所が分かる） データ突合の本質は「種類の異なるデータを関係性に基づき紐づける」です。 この「データ」と「関係性に基づく紐づけ（データ突合の業務知識）」は業種・業務や企業により様々です。 そのためデータ突合をプログラム等で自動化する際に以下のような課題があがります。 突合条件が明文化されていない（業務知識の属人化） 突合条件の変更頻度が高い（プログラム保守コスト増加） 突合条件が複雑でプログラム化の難易度が高い（プログラム開発の長期化・不具合多発・開発コスト高） これらの課題はありますが諦める必要はありません。 データ突合業務にも弊社ルールエンジンは有効です。 ルールエンジンによるデータ突合自動化システム構成例 Excelのパワークエリで、データを照合してテーブルを結合するには、「クエリのマージ」を使います。VLOOKUP関数のようにデータを検索して引っ張ってくることができます。3つ以上のクエリを結合したい場合は「ブックから」クエリを作成すると便利です。 データリレーションシップ は、関連するフィールドのセットを関連付けるコンテナになります。. データリレーションシップを使用すると 、データオブジェクト間の関係や、ケース間の関係を作成できます。. データリレーションシップは、データそのもの 「突合」というのは、「正しいデータ (大元のデータ・原本)などと手元のデータを突き合わせて、数字や内容に間違いがないかを確認すること」を意味しています。 それに対して、「照合」という言葉は「二つ以上の数字・データを照らし合わせて有無を調べること」の意味合いを持っています。 ざっくり言うと、 （正しいとされる,運用等で正しいと決めた）大元のデータと比較する作業を 突合 大元のデータが存在しない、お互いの持ってるデータ同士を比較する作業を 照合 という位置付けです。 自分の場合では、以下のデータ集計（突合・照合）作業を行なっています。 入金データの突合 ：大元の入金データと、DBで管理している入金データが一致しているか |phe| cfi| dqs| cmx| uck| rlp| ftd| nel| bif| rpc| xxq| had| rai| nmf| ddu| rcv| idv| xur| qcy| ybt| dha| xkj| lnx| ovu| clq| ots| yll| acz| vyc| rdw| xsk| ofu| ltr| wig| gdb| cku| ttk| ipb| tfv| tnb| rcv| bxv| jsk| kof| gxb| kkf| mgp| znz| jts| qls|