IBM InfoSphere® QualityStage® dirancang untuk mendukung inisiatif kualitas data dan tata kelola informasi Anda. IBM InfoSphere QualityStage memungkinkan Anda untuk menyelidiki, membersihkan, dan mengelola data Anda, membantu Anda mempertahankan pandangan yang konsisten tentang entitas utama termasuk pelanggan, vendor, lokasi, dan produk. Solusi ini membantu Anda memberikan data berkualitas untuk big data, intelijen bisnis, pergudangan data, migrasi aplikasi, dan proyek manajemen data master Anda. Juga tersedia untuk IBM System z®.
Menyediakan kemampuan termasuk pembuatan profil data, standardisasi, pencocokan probabilistik, dan pengayaan data
Menghadirkan fungsi kualitas data sebagai bagian dari platform integrasi informasi yang lengkap
Memungkinkan kemampuan lintas organisasi untuk mendukung kebijakan tata kelola informasi Anda
Menanamkan integrasi, kualitas, dan ketersediaan data ke dalam lingkungan data lake Anda untuk mempercepat eksplorasi dan membuka wawasan.
Salah satu pendekatan modernisasi yang paling efektif adalah memindahkan data EDW dan beban kerja ETL ke data lake Apache Hadoop.
Menggunakan profil dan analisis data yang mendalam untuk memberikan pemahaman tentang konten, kualitas, dan struktur tabel dan file. Ini termasuk analisis kolom, klasifikasi data, skor kualitas data, analisis hubungan, analisis kunci utama multikolom, dan analisis tumpang tindih.
Mengontrol masuknya data yang "buruk" dengan menjalankan aturan kualitas data saat data ditransformasikan dan sebelum Anda memuatnya ke dalam data warehouse, data lake, atau ke dalam aplikasi. Menggunakan lebih dari 200 aturan bawaan untuk merutekan data ke orang yang tepat untuk diperbaiki untuk memastikan data tersebut dipercaya.
Mengidentifikasi tempat penyimpanan informasi yang dapat diidentifikasi secara pribadi (PII), data sensitif, dan kelas data lainnya. Anda juga dapat mengidentifikasi jenis data yang terdapat dalam kolom menggunakan lebih dari 250 kelas data bawaan, termasuk kartu kredit, ID wajib pajak, dan nomor telepon AS. Memungkinkan Anda membuat dan menyesuaikan tiga jenis kelas data: daftar nilai yang valid, ekspresi reguler (regex), dan kelas Java.
Mensintesiskan semua data yang berasal dari berbagai sumber ke dalam format atau standar yang sama untuk lingkungan target. Hapus duplikat dan gabungkan beberapa sistem ke dalam tampilan tunggal untuk membuat data akurat yang dapat dipercaya.
Memanfaatkan laporan Ringkasan Kesehatan berdasarkan Aturan Data, yang juga menunjukkan aturan yang tidak terkait dengan tata kelola informasi untuk mendukung pemberdayaan aturan data untuk manajemen pengecualian.
Transisi ke cloud pribadi atau publik dengan opsi penerapan yang fleksibel dan harga langganan. Anda dapat memperluas kapasitas on premises atau pindah langsung ke cloud. Menyadari time-to-value yang lebih cepat, mengurangi biaya administrasi, dan menurunkan harga langganan.
Menggunakan machine learning untuk proses klasifikasi metadata yang dipercepat (pemberian tag otomatis) dengan menggunakan nama kolom dan kelas data untuk menetapkan dan menyarankan istilah untuk kolom tertentu.
Membersihkan data dan memantau kualitas data dalam lingkungan yang terpadu.
Menyediakan serangkaian kualitas big data, pembuatan profil, pembersihan, dan kemampuan pemantauan yang kaya untuk klaster penyimpanan data besar Hadoop.
Katalog data perusahaan yang terintegrasi dengan platform tata kelola yang dapat membantu pengguna data Anda untuk menemukan, mengkurasi, mengkategorikan, mengatur, menganalisis, dan berbagi data yang siap digunakan untuk bisnis dengan cepat.
Lihat bagaimana IBM telah diposisikan sebagai pemimpin dalam Kuadran Ajaib untuk Integrasi Data selama lebih dari satu dekade.
Pelajari bagaimana rilis terbaru ini menyediakan elemen-elemen untuk menciptakan fondasi analitik tepercaya untuk transformasi digital.
Solusi verifikasi alamat global ini mudah diintegrasikan dan diakses dengan antarmuka AV khusus dalam platform kami.