Plán vývoje ArcGIS Data Reviewer (Q2 2026)

JayCary

Plán vývoje ArcGIS Data Reviewer načrtává odhadovaný časový harmonogram plánovaných funkcí a vylepšení v budoucích verzích. Tyto časové plány se mohou měnit v závislosti na zpětné vazbě zákazníků a měnících se prioritách.<\/P>

Chybí vám nějaká funkce nebo není dostatečně prioritizována, což ovlivňuje váš program řízení kvality dat? Doporučujeme vám sdílet svou zpětnou vazbu na místě Data Reviewer Ideas<\/A> v komunitě Esri. Vaše návrhy přímo ovlivňují budoucí vývoj. Po odeslání nápadu je tento přezkoumán produktovým týmem a zvážen pro zařazení do nadcházejících verzí, což pomáhá zajistit, že Data Reviewer bude i nadále vyhovovat vašim potřebám.<\/P>

Pro více informací o nejnovější verzi

ArcGIS Data Reviewer<\/A> se odkažte na blog Co je nového v ArcGIS Data Reviewer<\/A>.<\/P>

Cíle v krátkodobém horizontu<\/STRONG><\/H3>Cíle v krátkodobém horizontu zahrnují nové a vylepšené funkce plánované během několika příštích vydání softwaru. Obvykle Data Reviewer vydává dvakrát ročně spolu s ArcGIS Pro a ArcGIS Enterprise. Krátkodobé cíle zahrnují následující:<\/P>Cíle v krátkodobém horizontu pro Data Reviewer<\/span><\/span><\/P> <\/P>Zjednodušení kontroly kvality dat<\/H4>Pro zlepšení uživatelského zážitku představí ArcGIS Data Reviewer řadu vylepšení, která řeší běžné výzvy při implementaci automatizovaných pracovních postupů kontroly kvality. To zahrnuje minimalizaci chyb během procesu sdílení webových vrstev s povoleným validačním serverem, zejména těch obsahujících atributová pravidla vytvořená pomocí kontrol Data Reviewer. Tato vylepšení pomohou detekovat chybějící vrstvy a identifikovat problémy související s licencováním a verzí federovaného serveru. <\/P>Dále jsou plánována vylepšení, která zvýší pozorovatelnost při řešení výkonu validačních atributových pravidel. Správci získají lepší nástroje a přehledy pro diagnostiku a řešení problémů s validací dat, což povede k efektivnějším a výkonnějším procesům kontroly kvality.<\/P>Detekce chyb poháněná AI<\/H4>Asistent ArcGIS Pro přináší AI-poháněnou produktivitu přímo do ArcGIS Pro, pomáhající uživatelům proměnit každodenní GIS úkoly do intuitivních, konverzačních zkušeností. S beta verzí asistenta ArcGIS Pro 3.7<\/A> zavádí schopnosti Data Reviewer chytřejší automatizované pracovní postupy kvality dat, pomáhající uživatelům předvídat validační kontroly, odhalovat poznatky z dat a efektivněji konfigurovat kontroly kvality. Počáteční podpora se zaměřuje na dataset vodních a elektrických sítí s přidanou podporou pro indoor mapping. Jak se tyto schopnosti vyvíjejí, rozšíří se do dalších odvětví a budou zdokonalovány prostřednictvím zpětné vazby zákazníků získané během beta testování.<\/P>

Vylepšení automatizované kontroly kvality<\/H4>Automatizované kontroly kvality dat patří mezi nejpoužívanější funkce v Data Reviewer. Kontroly Data Reviewer<\/A> podporují různé pracovní postupy, včetně atributových pravidel a příkazu Run Data Checks v ArcGIS Pro. Tyto funkce pomáhají organizacím ušetřit čas ve srovnání s manuálnějšími přístupy ke kontrole kvality dat.<\/P>

Plánovaná vylepšení se zaměřují na to, aby byla automatizovaná kontrola kompletnější, flexibilnější a snazší k použití napříč běžnými pracovními postupy správy GIS dat.<\/P>

• Rozšířená podpora funkcí s povolenou Z souřadnicí.<\/STRONG> Pokračující práce zlepší automatizovanou kontrolu Z-aware dat. Například zákazníci z oblasti povrchové dopravy a potrubních sítí potřebují vylepšenou kontrolu

Evaluate Intersection Count<\/A>, aby se zabránilo falešně pozitivním výsledkům při identifikaci Z-enabled potrubních nebo silničních středových linií, které protínají jiné prvky.<\/LI>Zlepšená validace konektivity.<\/STRONG> Zákazníci spravující indoor mapy nebo silniční středové linie používané pro směrování vyžadují vylepšení kontroly Feature on Feature<\/A>, která hodnotí konektivitu mezi lineárními prvky. Pro indoor mapping to zahrnuje identifikaci přechodových prvků, jako jsou schody, které nejsou propojeny na obou koncích s cestními prvky, jako jsou chodby.<\/LI>Rozšířená podpora SQL v kontrolách.<\/STRONG> Zákazníci z různých odvětví požadovali aktualizace kontroly Query Attributes<\/A>, aby podporovala další SQL operátory a funkce. Příklady zahrnují použití funkce Modulus k identifikaci nesouladných rozsahů adres na silničních středových liniích a funkce Cast k porovnání hodnot atributů uložených v různých typech polí.<\/LI>Nové kontroly pro duplicitní a chybějící hodnoty.<\/STRONG> Nové automatizované možnosti kontroly podpoří identifikaci duplicitních hodnot atributů, například duplicitních ID majetku ve vodárenském datasetu, napříč více třídami prvků a tabulkami v geodatabázi. Nová kontrola také usnadní identifikaci prvků a řádků obsahujících null, prázdné nebo nevyplněné hodnoty atributů.<\/LI>

Flexibilní správa chyb<\/H4>Správa chyb vzniklých během kontroly kvality dat může být značná vzhledem k tomu, že každý GIS prvek může mít potenciálně více stavů chyb spojených s nimi. Abychom tyto výzvy řešili, plánovaná vylepšení se zaměřují na zjednodušení procesů správy chyb nabídkou větší flexibility a kontroly.<\/P>Jedním z klíčových zlepšení je poskytnutí nástrojů podporujících automatické odstraňování chybných prvků, které již nejsou potřeba pro reportování kvality dat. Například organizace budou moci automatizovat odstranění ověřených chyb po stanovené době uchovávání (měsíčně, čtvrtletně atd.).<\/P>Pro zákazníky, kteří nepotřebují sledovat ověřené chyby, bude nová možnost umožňující odhlášení z procesu error lifecycle<\/A> Data Reviewer. Po povolení na geodatabázi budou chybné prvky automaticky mazány po vyřešení souvisejícího stavu chyby, čímž se eliminují zbytečné kroky a poskytne efektivnější pracovní postup pro uživatele s méně složitými požadavky na reportování.<\/P>

Některé organizace vyžadují sledování chyb a kroků opravy pro regulační shodu. Plánovaná vylepšení zvýší sledovatelnost a reportování během celého procesu správy chyb. Po povolení na geodatabázi již nebudou chybné prvky automaticky ověřovány po vyřešení chyby. Místo toho uživatelé ručně spravují stav každé chyby a dokumentují kroky provedené při opravě a ověření chyby.<\/P>

Reportování kvality dat<\/H4>Reportování kvality dat hraje klíčovou roli při zvyšování transparentnosti napříč organizací. Poskytováním jasných informací o stavu a výsledcích kontrol kvality dat mohou zainteresované strany lépe pochopit existující problémy a jak je lze řešit. Tato viditelnost podporuje odpovědnost, umožňuje informované rozhodování a podporuje kulturu neustálého zlepšování praktik správy dat.<\/P>Plánované funkce reportování kvality dat zahrnují vylepšení stávajícího nástroje data accuracy reporting<\/_A>, který bude podporovat větvené verze geodatabází, shrnutí kvality dat a reportování trendů pomocí dashboardů.<\/_P>

Podpora na Kubernetes<\/_H4>S nedávnou certifikací Data Reviewer pro ArcGIS Enterprise na Linuxu bude tým pokračovat ve snahách řešit nové a vznikající vzory nasazení zákazníků. To zahrnuje umožnění podpory funkcionalit řízení kvality dat založených na Data Reviewer v ArcGIS Enterprise na Kubernetes.<\/_P>Cíle ve střednědobém horizontu<\/_STRONG><\/_H3>Cíle ve střednědobém horizontu zahrnují funkce a schopnosti plánované za tři až čtyři vydání dopředu (obvykle 18–24 měsíců). Patří sem podpora automatického vytváření omezení založených na Revieweru a validačních atributových pravidel, integrace kontrol Data Reviewer do automatizovaných pracovních postupů pomocí Pythonu, možnost integrace zpětné vazby o kvalitě dat do webových aplikací a podpora kontroly kvality dat v ArcGIS Online. <\/_P>Střednědobé cíle pro Data Reviewer Dlouhodobé cíleDlouhodobé cíle jsou položky na roadmapě, které dosud nebyly přiřazeny ke konkrétnímu vydání. Jsou záměrně otevřené, aby vyzývaly k zpětné vazbě a diskusi se zákazníky.Tyto cíle zahrnují podporu automatizované kontroly 3D prvků uložených buď jako multipatch nebo 3D object features, možnost ukládat multipoint error features v pravidlech validačních atributů, podporu automatizované kontroly obsahu metadat a AI skills, které podporují opravu chyb v běžných aplikacích pro úpravu dat.Dlouhodobé cíle pro Data Reviewer