目次

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  1. はじめに
  2. Informatica Data Engineering Integrationについて
  3. マッピング
  4. マッピングの最適化
  5. ソース
  6. ターゲット
  7. トランスフォーメーション
  8. Pythonトランスフォーメーション
  9. データプレビュー
  10. クラスタワークフロー
  11. プロファイル
  12. 監視
  13. 階層データ処理
  14. 階層データ処理設定
  15. スキーマが変更された階層データの処理
  16. インテリジェント構造モデル
  17. ブロックチェーン
  18. ステートフルコンピューティング
  19. 付録 A: 接続リファレンス
  20. 付録 B: データ型リファレンス
  21. 付録 C: 関数リファレンス

ユーザーガイド

ユーザーガイド

監査

監査

マッピングで処理されるデータの一貫性と正確性を検証するために、マッピングの監査を作成できます。
監査はルールと条件で構成されます。監査ルールを使用して、ソースまたはターゲット内の単一カラムのデータの集計値を計算します。監査条件を使用して、複数のルールまたはルールと定数値を比較します。監査はネイティブ環境とHadoop環境で実行できます。
Blazeエンジンでの監査の実行は、テクニカルプレビューでのみ利用できます。
テクニカルプレビュー機能は評価を目的としてサポートされていますが、保証対象外で、本番環境または本番環境にプッシュする予定の環境には対応していません。Informaticaは、本番環境用の今後のリリースにプレビュー機能を含める予定ですが、市場や技術的な状況の変化に応じて導入を行わない場合もあります。詳細については、Informaticaグローバルカスタマサポートにお問い合わせください。
次のコネクタを使用するデータソースとデータターゲットの監査ルールを設定できます。
コネクタ
ソース
ターゲット
Amazon S3
サポート。
サポートしません。
HDFS
サポート。
サポートしません。
Hive
サポート。
サポート。
JDBC V2
サポート。
サポートしません。
Microsoft Azure Synapse
サポート。
サポートしません。
Oracle
サポート。
サポート。
Snowflake
サポート。
サポートしません。

あなたはeコマースストアのデータエンジニアです。衣料品の販売価格などの販売情報を含むデータテーブルがあります。このデータを監査し、異常値がないことを確認するとします。衣料品販売テーブルをソースとして使用するマッピングを作成します。読み取りトランスフォーメーションから衣料品の最大販売価格と最小販売価格を計算するための監査ルールを設定します。マッピングの実行後に、最大販売価格と最小販売価格が想定される範囲内にあることを確認します。