Welches System recht hat, ist eine andere Frage als wie viele Zeilen differieren
Zwei Systeme berichten oft dasselbe auf unterschiedliche Weise, und diese Lage wird meist nicht untersucht. Leute wählen die Zahl, die ihren Erwartungen entspricht, und machen weiter.
Ein Vergleich auf Zeilenebene klärt den Streit. Eine Liste von vierhundert Abweichungen ist keine Antwort. Die Form der Unterschiede ist das, was zählt. Sind sie zufällig, oder clustern sie um ein einziges Datum, eine Kategorie oder eine Integration?
Gruppieren Sie die Abweichungen um die Ursache. Jede Abweichung nach einem bestimmten Datum ist ein Deployment. Jede Abweichung, die eine Währung betrifft, ist ein Umrechnungsschritt. Verstreute Abweichungen sind meist Zeitunterschiede statt Fehler.
Zeitunterschiede sind die häufigsten und uninteressantesten der Funde. Wenn zwei Systeme Snapshots zu unterschiedlichen Zeiten nehmen, stimmen sie immer nur leicht überein. Ein Vergleich, der das nicht erkennt, berichtet bei jedem Lauf ein Problem.
So läuft der ActionFlow auf der Canvas
Der Flow liest einen PostgreSQL- oder MySQL-Knoten und einen HTTP Request- oder Salesforce-Knoten parallel. Ein Merge-Knoten verbindet die zwei Mengen.
Ein Date-Knoten normalisiert zuerst die Zeiträume. Zahlen zu vergleichen, die zu unterschiedlichen Zeiten genommen wurden, ist der häufigste Fehlfund. Die Fenster vor dem Vergleich auszurichten entfernt den Großteil dieses Problems.
Ein Filter-Knoten prüft die Zeilen anhand des gemeinsamen Schlüssels und teilt sie in passende und unpassende. Eine Zeile, die in einem System vollständig fehlt, ist ein anderes Problem als eine Zeile mit einem anderen Wert.
Ein Math-Knoten berechnet die Differenz für passende Zeilen und führt eine Toleranz ein, sodass Rundung den Bericht nicht füllt.
Ein Generate Object-Knoten liest dann die Abweichungsmenge und erzeugt das Muster: was die differierenden Zeilen gemeinsam haben, und die Erklärung, die die Belege stützen. Dieser Schritt ist der Ort, an dem aus einer Liste ein Fund wird.
Ein Google-Sheets-Knoten schreibt die vollständige Liste der Abweichungen für Leute, die die Zeilen prüfen wollen. Ein Slack-Knoten sendet die Musterzusammenfassung und die Zeilenzahl.
Geht die Abstimmung an Finance oder eine externe Partei, erzeugt ein Create Excel-Knoten eine teilbare Datei.
Knoten, die dieser ActionFlow verwendet
- PostgreSQL (Data): liest eine Seite. MySQL, MongoDB und HTTP Request decken die andere ab.
- Merge (Control): bringt beide Mengen zusammen, bevor irgendein Vergleich stattfindet.
- Date (Util): richtet die Zeiträume aus, was den häufigsten Fehlfund entfernt.
- Filter (Data): trennt passende Zeilen von Zeilen, die auf einer Seite fehlen.
- Math (Util): berechnet Differenzen und wendet eine Rundungstoleranz an.
- Generate Object (AI Core): gibt zurück, was die differierenden Zeilen teilen und welche Erklärung passt.
- Google Sheets (Integration): schreibt die vollständige Abweichungsliste zur Prüfung auf Zeilenebene.
- Create Excel (Data): erzeugt eine teilbare Abstimmungsdatei.
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