2月リリースのData Qualityの新機能、改良点、および変更された動作については、「新機能 」を参照してください。

概要

Asset Management

「 例外管理」では、ルール仕様を使用してデータセット内の例外レコードを特定する方法や、設定したルール仕様をデータに適用するプロファイリングタスクから例外タスクを作成する方法を学びます。例外は、データ品質に関する未解決の問題を含むレコードです。

データの外観を標準化し、データ内の正しくない値を置換し、不要な値をデータから削除する方法については、「 クレンジング」を参照してください。データ値を標準化して更新するには、Data Qualityのクレンジングアセットで1つ以上の操作を設定します。その後、データ統合でマッピングのクレンジングトランスフォーメーションにアセットを追加します。

重複排除アセット

Data Qualityでディクショナリを作成して管理する方法の詳細については、「 ディクショナリ」を参照してください。ディクショナリは、データの正確性およびユーザビリティを確認して向上させるためにデータ品質アセットで使用できる参照データオブジェクトです。

解析アセット

「 ラベラーアセット」では、ラベラーアセットを使用して入力データに対してトークンラベル適用または文字ラベル適用を実行する方法を説明します。Data Qualityでラベラーアセットを設定し、データ統合でアセットをマッピングのラベラートランスフォーメーションに追加します。

Informatica Intelligent Cloud Services ℠ Data Qualityでルール仕様を作成および管理する方法については、「 ルール仕様」を参照してください。ルール仕様は、ビジネスルールのデータ要件を論理的な形式で表すアセットです。Data Qualityでルール仕様を作成し、データ統合でマッピングにルール仕様を追加します。