Metadata Insights

Mehrfach-Mapping und Vereinigungen

Sie können jetzt ein logisches Modell mehrfach zuordnen und Vereinigungsvorgänge für diese Mappings ausführen. Mit diesem Feature können Sie:
  • Eine Entität in Ihrem logischen Modell mit Daten aus mehreren physischen Modellen ausfüllen. Diese Modelle können auf ähnlichen oder unterschiedlichen Verbindungstypen basieren.
  • Die Daten (aus mehreren physischen Modellen) kombinieren, indem Sie einen Vereinigungsvorgang für mehrere Mappings ausführen.

Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt „Mehrfaches Mapping und Vereinigung“ des Metadata Insights-Handbuchs.

Kommentare und Anmerkungen

Sie können nun mithilfe des Kommentar- und Anmerkungsfeatures in Echtzeit mit Ihren Ergebnissen der Datenprofilerstellung zusammenarbeiten. Mit diesem Feature können Sie Kommentare hinzufügen und verschiedene Abschnitte des Berichts kennzeichnen.

Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt „Zusammenarbeiten mit Ergebnissen der Datenprofilerstellung“ im Metadata Insights-Handbuch.

Erkennen von falsch formatierten Datensätzen

Sie können jetzt falsch formatierte Datensätze in Ihren Flatfiles erkennen, während Sie die Profilerstellung ausführen. Ein Datensatz wird unter den folgenden Bedingungen als fehlerhaft behandelt:

  • Zeilen mit einer geringeren Anzahl von Feldern als die Anzahl der definierten Spalten

  • Zeilen mit einer größeren Anzahl von Feldern als die Anzahl der definierten Spalten

Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt „Tabellen- und Spaltendetails in Profilergebnissen“ im Metadata Insights-Handbuch.

Semantik-Profilerstellungsregeln

Sie können jetzt Semantiktypen wie Kreditkarten, Fahrzeugidentifikationsnummern (FIN), internationale Bankkontonummern (IBAN) und Sozialversicherungsnummern (SSN) erkennen und analysieren, während Sie ein Profil ausführen. Mit diesem Feature können Sie eine grafische Darstellung folgender Elemente anzeigen:

  • Gültigkeit und Ungültigkeit der erkannten Semantiktypen

  • Domänenverteilung der erkannten Semantiktypen

Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt „Profilerstellungsregeln“ des Metadata Insights-Handbuchs.

Ausreißererkennung

Sie können jetzt in Ihren Daten vorhandene Muster, Werte, Längen und Häufigkeiten erkennen, die außerhalb des Bereichs anderer Beobachtungen liegen. Diese Werte werden als Längenausreißer, Häufigkeitsausreißer, Musterausreißer, Numerische Ausreißer oder Zeichenkategorie-Ausreißer kategorisiert.

Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt „Tabellen- und Spaltendetails in Profilergebnissen“ im Metadata Insights-Handbuch.