Evaluation des données
Evaluation des données
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Puisque les systèmes opérationnels changent fréquemment, le contrôle de la qualité des données devient critique dans vos jobs d'extraction, de transformation et de chargement (ETL). Designer propose des contrôles de qualité des données qui agissent comme un pare-feu pour identifier et réparer les erreurs dans les données. Ces fonctionnalités peuvent aider à s'assurer que vous avez des informations fiables.
Vous pouvez utiliser les fonctionnalités suivantes proposées par Designer pour déterminer et améliorer la qualité et la structures de vos données source :
• Utilisation du Profileur de données pour déterminer :
• La qualité des données source avant de les extraire. Le Profileur de données peut identifier les anomalies dans les données sources pour vous aider à mieux définir des mesures de correction pour la transformation Validation, Data Quality ou pour d'autres transformations.
• La distribution, la relation et la structure des données sources pour mieux concevoir les jobs et les flux de données, ainsi que l'entrepôt de données cible.
• Le contenu des données sources et cibles pour pouvoir vérifier que le job d'extraction des données renvoie les résultats attendus.
• Utilisation de la fonctionnalité Afficher les données pour :
• Afficher les données sources avant d'exécuter un job pour vous aider à créer des conceptions de job de meilleure qualité.
• Comparer les exemples de données des différentes étapes du job pour vérifier que le job d'extraction des données renvoie les résultats attendus.
• Utiliser la fonctionnalité Affichage des données lors de la conception pour afficher et analyser l'entrée et la sortie pour un jeu de données en temps réel lors de la conception d'une transformation avant même que le flux de données soit terminé ou valide.
• Utilisation la transformation Validation pour :
• Vérifier que les données sources répondent à vos règles d'entreprise.
• Prendre des mesures appropriées lorsque les données ne répondent pas aux règles d'entreprise.
• Utilisation de la fonctionnalité d'audit du flux de données pour :
• Définir des règles qui déterminent si une source, une transformation ou un objet cible traite les données correctes.
• Définir les mesures à prendre lorsqu'une règle d'audit échoue.
• Utilisation des transformations de qualité des données pour améliorer la qualité des données.
2012-11-22
