プロファイリング

情報に基づいてビジネス上の意思決定を行うには、高品質なデータが必要です。したがって、データの完全性、正確性、有効性が信頼できることが重要になります。不完全なレコード、形式に誤りがあるフィールド、コンテキストの欠落があると、不正確なデータや誤った結論を導くデータがビジネス ユーザに提供され、不備のある意思決定が下される要因となります。

データ プロファイリングは、データの信頼性向上に役立ちます。プロファイリングによってデータがスキャンされ、完全性、正確性、有効性に関連する問題を特定するレポートが生成されます。これらのレポートを参考に、内容や形式に誤りのあるデータを修正するための処理を行うことができます。

Metadata Insights では、データ アセットと、Metadata Insights で定義された論理モデルと物理モデルに供給されるデータにプロファイリングを実行するためのプロファイリング ツールが提供されています。この情報を利用して、データの信頼性を確認し、データ品質ルールを決定し、データ品質の問題を修正する正規化を実行することができます。