提供丰富的功能用于创建和监控数据质量

InfoSphere QualityStage 接口的截屏

IBM InfoSphere® QualityStage® 旨在支持您的数据质量和信息治理计划。 它使您能够调查、清理和管理数据,帮助您将关键实体(包括客户、供应商、位置和产品)保持在统一的视图中。 该解决方案可帮助您为大数据、商业智能、数据仓储、应用迁移和主数据管理项目提供高质量数据。 还可用于 IBM System z®。

“内联地址数据质量如何为 AI 提供业务就绪数据”

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IBM InfoSphere QualityStage 的优点

高质量数据

提供数据概要分析、标准化、概率匹配和数据丰富等功能

统一的平台

在完整的信息集成平台中提供数据质量功能

支持信息治理

启用跨组织的功能以支持您的信息治理策略

InfoSphere QualityStage 的关键功能

深度数据概要分析

使用深度数据概要分析和分析来了解表和文件的内容、质量及结构。 这包括列分析、数据分类、数据质量评分、关系分析、多列主键分析和重叠分析。

超过 200 个内置的数据质量规则

在转换数据时以及在将数据加载到数据仓库、数据湖或应用中之前,通过运行数据质量规则来控制“不良”数据的采集。 使用超过 200 个内置规则将数据路由到正确的人员以进行修复,从而确保数据可信。

超过 250 个内置的数据类

识别个人可识别信息 (PII)、敏感数据和其他类数据的存储位置。 您还可以使用超过 250 个内置数据类(包括信用卡、纳税人 ID 和美国电话号码)来识别列中包含的数据类型。 创建和定制三种类型的数据类: 有效值列表、正则表达式 (regex) 和 Java 类。

数据标准化和记录匹配

将来自各种来源的所有数据合成为目标环境的通用格式或标准。 除去重复项,并将多个系统合并到单个视图中,以创建可信的准确数据。

内置治理能力

利用 Health Summary by Data Rules 报告,该报告还会显示与信息治理无关的规则,支持启用针对异常管理的数据规则。

本地或云部署

通过灵活的部署选项和预订定价,转换到私有云或公有云。 您可以扩展本地容量或直接迁移到云。 更快地实现价值,减少管理成本,降低预订定价风险。

利用机器学习自动分配业务术语

利用机器学习加速元数据分类过程(自动标记),方法是使用列名和数据类来为给定的列分配和建议术语。

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