IBM InfoSphere® QualityStage®는 데이터 품질 및 정보 거버넌스 이니셔티브를 지원하도록 설계되었습니다. 이를 통해 데이터를 조사, 정리 및 관리할 수 있으므로 고객, 공급업체, 위치 및 제품을 비롯한 주요 엔티티를 일관되게 파악할 수 있습니다. 이 솔루션은 빅데이터, 비즈니스 인텔리전스, 데이터 웨어하우징, 애플리케이션 마이그레이션 및 마스터 데이터 관리 프로젝트를 위한 고품질 데이터를 제공하는 데 도움이 됩니다. IBM System z®에서도 사용할 수 있습니다.
데이터 프로파일링, 표준화, 확률적 매칭, 데이터 강화 등의 기능을 제공합니다.
완전한 정보 통합 플랫폼의 일부로 데이터 품질 기능을 제공합니다.
정보 거버넌스 정책을 지원하기 위해 조직 간 기능을 활성화합니다.
데이터 레이크 환경에 데이터 통합, 품질 및 가용성을 내장하여 탐색을 가속화하고 통찰력을 확보하세요.
가장 효과적인 현대화 접근 방식 중 하나는 EDW 데이터와 ETL 워크로드를 Apache Hadoop 데이터 레이크에 오프로드하는 것입니다.
심층 데이터 프로파일링 및 분석을 사용하여 테이블과 파일의 내용, 품질 및 구조를 이해하십시오. 여기에는 열 분석, 데이터 분류, 데이터 품질 점수, 관계 분석, 다중 열 기본 키 분석 및 중복 분석이 포함됩니다.
데이터가 변환되는 동안, 그리고 데이터를 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 애플리케이션으로 로드하기 전에 데이터 품질 규칙을 실행하여 “잘못된” 데이터의 수집을 제어합니다. 200개 이상의 기본 제공 규칙을 사용하여 데이터를 신뢰할 수 있도록 수정할 적절한 사람에게 데이터를 라우팅합니다.
개인 식별 정보(PII), 민감한 데이터 및 기타 데이터 클래스가 저장되는 위치를 식별합니다. 또한 신용 카드, 납세자 ID 및 미국 전화 번호를 포함하여 250개 이상의 기본 제공 데이터 클래스를 사용하여 열에 포함된 데이터 유형을 식별할 수 있습니다. 세 가지 유형의 데이터 클래스(유효한 값 목록, 정규식(regex) 및 Java 클래스)를 작성하고 사용자 정의하십시오.
다양한 소스에서 들어오는 모든 데이터를 대상 환경에 맞는 공통 형식이나 표준으로 종합합니다. 중복을 제거하고 여러 시스템을 단일 보기로 병합하여 신뢰할 수 있는 정확한 데이터를 생성합니다.
정보 거버넌스에 연결되지 않은 규칙도 보여주는 데이터 규칙별 상태 요약 보고서를 활용하여 예외 관리를 위한 데이터 규칙의 활성화를 지원하세요.
유연한 배포 옵션과 구독 가격을 통해 프라이빗 또는 퍼블릭 클라우드로 전환하세요. 온프레미스 용량을 확장하거나 클라우드로 직접 이동할 수 있습니다. 더 빠른 가치 실현 시간을 실현하고 관리 비용을 절감하며 위험 구독 가격을 낮추십시오.
열 이름과 데이터 클래스를 사용하여 지정된 열에 대한 용어를 할당하고 제안함으로써 가속화된 메타데이터 분류 프로세스(자동 태그 지정)를 위한 기계 학습을 사용합니다.
통합 환경에서 데이터 정리 및 데이터 품질 모니터링
Hadoop 빅데이터 스토리지 클러스터를 위한 풍부한 데이터 품질, 프로파일링, 정리 및 모니터링 기능을 제공합니다.
거버넌스 플랫폼과 통합된 엔터프라이즈 데이터 카탈로그로, 데이터 시민이 비즈니스에 바로 사용할 수 있는 데이터를 신속하게 찾고, 큐레이션하고, 분류하고, 관리하고, 분석하고, 공유할 수 있도록 도와줍니다.
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