IBM INFOSPHERE QUALITYSTAGE

Esamina, ripulisci e gestisci i dati per ottenere più valore dai tuoi asset informativi
Sfondo nero con cerchi viola
IBM è stata nominata Leader nel Gartner Magic Quadrant 2022 per le soluzioni per la qualità dei dati
Offre ricche funzionalità per creare e monitorare la qualità dei dati

IBM InfoSphere QualityStage è progettato per supportare le iniziative di qualità dei dati e di governance delle informazioni. Ti consente di analizzare, pulire e gestire i tuoi dati, aiutandoti a mantenere una visione coerente delle entità chiave, inclusi clienti, fornitori, sedi e prodotti. La soluzione vi aiuta a fornire dati di qualità per i vostri progetti di big data, business intelligence, data warehousing, migrazione di applicazioni e master data management. Disponibile anche per IBM System z.

schermata dell'interfaccia InfoSphere QualityStage
Vantaggi di IBM InfoSphere QualityStage
Dati di qualità

Offre funzionalità quali la profilazione dei dati, la standardizzazione, la corrispondenza probabilistica e l'arricchimento i dati

Piattaforma unificata

Fornisce funzioni di qualità dei dati come parte di una piattaforma completa di integrazione delle informazioni

Supporto alla governance delle informazioni

Abilita funzionalità interorganizzative per supportare le politiche di governance delle informazioni

Casi d’uso Governance dei data lake

Incorpora l'integrazione, la qualità e la disponibilità dei dati nel tuo ambiente di data lake per accelerare l'esplorazione e sbloccare insight.

Leggi il caso d'uso aziendale
Caricamento del data warehouse aziendale (EDW)

Uno degli approcci di modernizzazione più efficaci è il trasferimento dei dati EDW e dei carichi di lavoro ETL su un data lake Apache Hadoop.

Leggi il caso d'uso aziendale
Funzioni principali di InfoSphere QualityStage
Profilazione approfondita dei dati

Utilizza la profilazione e l'analisi approfondite dei dati per comprendere il contenuto, la qualità e la struttura di tabelle e file. Ciò include l'analisi delle colonne, la classificazione dei dati, i punteggi di qualità dei dati, l'analisi delle relazioni, l'analisi delle chiavi primarie a più colonne e l'analisi delle sovrapposizioni.

Più di 200 regole di qualità dei dati integrate

Controllate l'ingresso di dati "cattivi" eseguendo regole di qualità dei dati durante la loro trasformazione e prima di caricarli nel data warehouse, nel data lake o nelle applicazioni. Utilizzate più di 200 regole integrate per indirizzare i dati alla persona giusta da sistemare, per assicurarvi che i dati siano attendibili.

Più di 250 classi di dati integrate

Identifica dove vengono archiviate le informazioni di identificazione personale (PII), i dati sensibili e altre classi di dati. È inoltre possibile identificare il tipo di dati contenuti all'interno di una colonna utilizzando più di 250 classi di dati predefinite, tra cui carte di credito, ID contribuenti e numeri di telefono statunitensi. Creare e personalizzare tre tipi di classi di dati: elenco di valori validi, espressione regolare (regex) e classe Java.

Standardizzazione dei dati e corrispondenza dei record

Sintetizza tutti i dati provenienti da varie fonti in un formato o standard comune per l'ambiente di destinazione. Rimuovi i duplicati e unisci più sistemi in un'unica vista per creare dati accurati e affidabili.

Governance integrata

Sfrutta il rapporto Health Summary by Data Rules, che mostra anche regole non collegate alla governance delle informazioni per supportare l'abilitazione delle regole sui dati per la gestione delle eccezioni.

Distribuzione on-premise o sul cloud

Passa a un cloud privato o pubblico con opzioni di implementazione flessibili e prezzi di abbonamento. Puoi estendere la tua capacità on-premise o passare direttamente al cloud. Realizza un time-to-value più rapido, riduci i costi amministrativi e riduci i prezzi degli abbonamenti a rischio.

Assegnazione automatica di termini commerciali con il machine learning

Usa il machine learning per un processo di classificazione dei metadati accelerato (assegnazione automatica di tag) usando i nomi delle colonne e la classe di dati per assegnare e suggerire termini per una determinata colonna.

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