在统一环境中清理数据并监控数据质量
将数据转化为可信信息
借助 IBM InfoSphere Information Server for Data Quality 可以持续清理数据并监控数据质量，从而帮助将数据转变为可信信息。该解决方案提供端到端数据质量工具，帮助您了解数据及其关系；持续分析和监控数据质量；清理、标准化和匹配数据；并维护数据沿袭。
功能
发现数据质量问题，并使用与业务目标一致的指标来制定修复计划。帮助您管理数据治理计划。匹配记录以消除重复操作、内务操作和众多其他操作。
帮助维护一个敏捷且以业务为中心的环境，以便根据您的业务需求（例如，数据扩充或数据清理）自定义数据标准化流程。提供数据验证功能，包括用于数据验证规则、排序和影响分析的灵活输出表配置。
识别个人身份信息 (PII)、敏感数据和其他类别数据的存储位置。还可使用三十多种预定义数据类（包括信用卡、纳税人 ID 和美国电话号码）来识别某一列中所含数据的类型。支持创建和自定义三种数据类：有效值列表、正则表达式 (regex) 和 Java 类。
支持直接在 Apache Hadoop 集群内进行数据剖析、分类、调查、标准化、匹配、存活控制、地址验证和监控。还支持在 Hadoop 集群上运行的 USAC 和 AVI 地址清理和验证。包括 IADB 的 Oracle Connector 认证。
作为 InfoSphere Information Server on Cloud 的一部分，缩短实现价值的时间并享受云端数据质量功能的优势。
发现数据质量问题，并使用与业务目标一致的指标来制定修复计划。帮助您管理数据治理计划。匹配记录以消除重复操作、内务操作和众多其他操作。
帮助维护一个敏捷且以业务为中心的环境，以便根据您的业务需求（例如，数据扩充或数据清理）自定义数据标准化流程。提供数据验证功能，包括用于数据验证规则、排序和影响分析的灵活输出表配置。
识别个人身份信息 (PII)、敏感数据和其他类别数据的存储位置。还可使用三十多种预定义数据类（包括信用卡、纳税人 ID 和美国电话号码）来识别某一列中所含数据的类型。支持创建和自定义三种数据类：有效值列表、正则表达式 (regex) 和 Java 类。
支持直接在 Apache Hadoop 集群内进行数据剖析、分类、调查、标准化、匹配、存活控制、地址验证和监控。还支持在 Hadoop 集群上运行的 USAC 和 AVI 地址清理和验证。包括 IADB 的 Oracle Connector 认证。
作为 InfoSphere Information Server on Cloud 的一部分，缩短实现价值的时间并享受云端数据质量功能的优势。