データプロファイリングを実行し、見つからない値や記述的な統計情報を表示して、データに含まれる外れ値や異常値を識別できます。値やパターンの頻度を参照して、データ内の不整合や予期しないパターンを分離できます。不整合のデータにドリルダウンして、データセット全体に渡って結果を表示できます。

それらのデータドメインや関係の検出を自動化できます。社会保障番号やクレジットカード番号などの機密データを検出して、コンプライアンスのためにデータをマスキングできます。

データの質が要件を満たすようになったら、データからビジネス用語集を作成することもできます。AnalystツールまたはDeveloper toolを使用して、データプロファイリングタスクを実行できます。Analystツールを使用して、データ検出タスクを実行します。Metadata Managerを使用して、データリネージュタスクを実行します。