Informatica Data Quality 和Data Integration
数据质量管理的关键步骤和工具
数据质量管理的关键步骤和工具数据质量管理是在数据生命周期中对数据进行持续性的监控、评估和改进的过程。
良好的数据质量管理可以提高数据可靠性、准确性和一致性，从而为决策者提供可信的数据基础。
在进行数据质量管理时，有一些关键步骤和工具是必不可少的。
一、数据质量管理的关键步骤1. 数据采集和接入数据质量的管理首先是建立在数据采集和接入的基础之上的。
在这一步骤中，需要确保数据采集的方法和技术是高效和准确的，同时保证数据的完整性和一致性。
常用的数据采集和接入方法包括手动输入、自动抓取和数据导入等。
2. 数据清洗和预处理数据清洗和预处理是数据质量管理中重要的步骤，它包括处理数据中的重复项、缺失值、异常值和错误信息等。
在进行数据清洗和预处理时，可以使用一些工具和技术来发现和纠正数据中的问题。
例如，可以使用数据清洗工具来自动识别并处理数据中的异常值和错误信息。
3. 数据质量评估在数据清洗和预处理完成后，需要对数据进行质量评估。
数据质量评估包括数据准确性、完整性、一致性和可靠性等方面的评估。
可以使用一些指标和方法来评估数据的质量，例如，数据完整性可以通过缺失值的比例来评估，数据一致性可以通过重复值的比例来评估。
4. 数据质量改进数据质量评估后，需要针对发现的问题进行改进。
可以通过数据修复、补充缺失值、清理重复项和标准化数据等方法来改进数据质量。
同时，还可以建立数据质量管理的规范和流程，以提高数据质量管理的效率和效果。
5. 数据质量监控数据质量管理是一个持续的过程，需要进行数据质量的监控和跟踪。
可以使用一些工具和技术来监控数据质量，例如，可以使用数据质量监控工具来实时监控数据质量指标的变化，并提供报警和预警功能。
二、数据质量管理的工具1. 数据清洗工具数据清洗工具可以帮助发现和处理数据中的异常值、重复项和错误信息等。
常用的数据清洗工具包括OpenRefine、Excel和SQL等。
这些工具提供了丰富的功能和算法，可以快速地发现和清洗数据中的问题。
数据管理软件有哪些
数据管理软件有哪些数据管理软件是为管理和处理大量数据而设计的软件，可以帮助用户存储、组织、检索、分析和保护数据。
以下是几种常见的数据管理软件。
1. 数据库管理系统（DBMS）：数据库管理系统是一种用于管理数据库的软件。
它可以帮助用户创建、删除、修改和查询数据库中的数据。
常见的数据库管理系统有Oracle、MySQL和SQL Server等。
2. 数据仓库软件：数据仓库软件用于存储和分析大量的历史数据。
它可以将来自不同数据源的数据整合在一起，提供一致和可靠的数据，以支持决策分析。
常见的数据仓库软件有Teradata和IBM InfoSphere等。
3. 文件管理软件：文件管理软件用于管理和组织计算机上的文件和文件夹。
它可以提供搜索、排序、筛选和备份文件的功能，以方便用户管理文件和文件夹。
常见的文件管理软件有Windows资源管理器和Mac的Finder等。
4. 数据备份和恢复软件：数据备份和恢复软件用于创建数据的副本并在需要时进行恢复。
它可以帮助用户保护数据免受丢失、损坏或不可访问的风险。
常见的数据备份和恢复软件有Acronis True Image和Symantec Backup Exec等。
5. 数据虚拟化软件：数据虚拟化软件用于将分散的数据源整合为一个统一的视图。
它可以帮助用户在不移动或复制数据的情况下访问和查询数据。
常见的数据虚拟化软件有Denodo和Informatica等。
6. 数据质量管理软件：数据质量管理软件用于管理和维护数据的质量。
它可以帮助用户检测和修复数据中的错误、不一致和重复，以提供高质量的数据。
常见的数据质量管理软件有Informatica Data Quality和SAS Data Quality等。
7. 数据整合软件：数据整合软件用于整合来自不同数据源的数据。
它可以帮助用户将数据转换为统一的格式，以支持数据分析和报告。
常见的数据整合软件有IBM InfoSphere DataStage和Informatica PowerCenter等。
主数据领域内的专业英语
主数据领域内的专业英语在主数据领域中，有一些常用的专业英语术语和词汇。
以下是一些例子：1. Master data（主数据）- 在组织中以结构化和一致的方式描述，记录某一类实体的核心数据。
例如，客户数据、产品数据等。
2. Data governance（数据治理）- 确保数据质量和一致性的框架和过程。
这包括制定数据管理策略、规定数据标准和规范、建立数据所有权和责任等。
3. Data stewardship（数据监管）- 负责监督和管理特定数据域的人员或团队。
数据监管人员负责确保数据的准确性、一致性和完整性。
4. Data quality（数据质量）- 数据符合特定需求和要求的程度。
数据质量可以衡量数据的准确性、完整性、一致性、及时性等因素。
5. Data standardization（数据标准化）- 通过制定共享的数据模型、词汇表和规范，将数据变为一致的格式和结构。
6. Data cleansing（数据清洗）- 识别和处理数据中的错误、重复、不完整或不一致的部分，以确保数据质量。
7. Data integration（数据集成）- 将来自不同源头的数据整合为一体。
这可以包括不同系统、不同部门或不同公司的数据。
8. Data mapping（数据映射）- 将一个数据元素从一个源数据模型映射到目标数据模型的过程。
9. Data lineage（数据血统）- 记录数据从创建到消费者使用的完整路径。
数据血统可以追溯数据的来源、转换和处理过程。
10. Data warehouse（数据仓库）- 一个集成和统一的存储数据的系统，用于支持分析和报告活动。
11. Data architecture（数据架构）- 描述数据组织结构、数据流、数据模型和关系的框架和规划。
这些是主数据领域中常见的一些专业英语术语，了解这些术语可以帮助您更好地理解和参与相关的讨论和工作。
资料整合与数据集成的技术与工具
资料整合与数据集成的技术与工具在当今大数据时代，各个领域的信息呈爆炸式增长，管理和利用这些海量数据成为了一个挑战。
为了更好地整合和利用数据资源，资料整合与数据集成技术和工具应运而生。
本文将探讨资料整合与数据集成的相关概念、技术和工具，以期帮助读者更好地理解和应用。
一、资料整合与数据集成的概念资料整合是指将来自不同数据源、格式和结构的数据进行合并，形成一份统一且具有一致性的数据集。
数据集成是指将分散在不同数据源中的数据进行合并和转化，以便进行更全面、准确的数据分析和应用。
资料整合与数据集成的目的在于提高数据的可用性和利用价值。
通过整合和集成数据，我们可以消除冗余、重复的数据，提高数据的质量，降低数据处理的复杂度，从而为决策提供更准确、可靠的依据。
二、资料整合与数据集成的技术1. 数据清洗与预处理技术在资料整合与数据集成的过程中，数据往往存在缺失、重复、错误等问题，因此需要进行数据清洗与预处理。
数据清洗技术可以通过去除错误数据、填补缺失数据、剔除重复数据等方式，提高数据的质量。
数据预处理技术包括数据变换、数据规范化等，可以将不同数据源的数据进行格式转换和标准化处理，以便进行后续数据集成分析。
2. 数据集成与融合技术数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并和转化的过程。
常见的数据集成方式包括关系型数据库的联接操作、数据表的连接操作等。
数据融合技术可以消除重复或冲突的数据，将多个数据源中的冲突数据进行合并和一致化处理，以便形成统一、一致的数据集。
3. 数据仓库与数据湖技术数据仓库是一种将分散在不同数据源中的数据进行整合、存储和管理的技术。
数据仓库通过采用统一的数据模型、规范的数据格式和存储结构，为用户提供了一个统一且易于查询的数据资源。
数据湖是一种新兴的数据存储和管理技术，它采用非结构化或半结构化的方式存储数据，并提供强大的数据查询和分析功能。
4. 大数据处理与分析技术在资料整合与数据集成过程中，往往需要处理海量数据和进行复杂的数据分析。
Informatica_Data_Quality介绍
Informatica Data Quality介绍
Informatica Data Quality 通过一个统一平台，为所有项目和应用程序的所有相关人士、项目和数据域（无论在内部预置，还是在云中），提供普遍深入的数据质量控制。
面向可信数据的普适性数据质量
找出并解决使贵公司耗资数百万的数据质量问题。
揭露所有数据域、应用程序和地域。
汇集所有相关人员并帮助他们承担责任。
清洗数据并保持数据清洁。
Informatica Data Quality 转换您的业务部门的工作方式。
它使每个人都可以始终相信满足其各类用途的所有数据。
Informatica Data Quality 通过一个统一平台，为所有相关人士、所有项目以及所有项目和业务应用程序的所有数据域（内部部署或在云中）提供权威和可信的数据质量。
借助Informatica Data Quality，您可以：
∙为所有应用程序主动监控和清洗数据，保持数据清洁
∙使业务人员能够分担数据质量和数据治理的职责
∙借助可信的企业数据实现更好的业务成果
主要功能
∙基于角色的统一工具—使业务部门和IT 部门能够围绕数据质量流程展开协作，从而降低对有限IT 资源的依赖性
∙为所有数据和各种用途提供全面支持—从而可以将数据质量规则应用于客户、产品、财务、资产和大型数据（例如社交媒体数据），并在各种类型的数据集成、主数据管理(MDM) 和数据质量项目中重复使用这些规
则
∙对所有应用程序开放—您从而可以访问驻留于任意位置（内部部署、合作伙伴处或在云中）的任何数据源，并可以部署集中的数据质量规则，从而改善所有应用程序的数据质量。
数据质量管理的关键技术与工具
数据质量管理的关键技术与工具数据质量是当今数字时代中的一个重要问题。
随着大数据时代的到来，企业和组织对于高质量的数据变得越来越依赖。
数据质量管理成为了确保数据可信度和有效性的关键环节。
本文将介绍数据质量管理的关键技术与工具，帮助组织提升数据质量管理水平，使数据成为业务决策的有力支撑。
一、数据收集与清洗技术数据收集是数据质量管理的起点。
准确、全面地收集数据对于后续的数据质量工作至关重要。
在数据收集过程中，可以利用以下技术和工具：1. 自动化数据采集：利用网络爬虫、API等自动化工具，将数据从各种数据源中提取出来。
自动化的数据采集能够降低人工错误，并且提高数据采集效率。
2. 数据验证规则：通过定义验证规则，对数据进行验证，确保数据的准确性和完整性。
例如，对于手机号码字段，可以定义验证规则，确保输入的是正确的手机号码格式。
3. 数据清洗工具：利用数据清洗工具对数据进行清洗和转换，消除数据中的重复项、缺失项和错误项。
常用的数据清洗工具包括OpenRefine、Trifacta等。
二、数据整合与集成技术数据整合与集成是将多个数据源中的数据整合到统一的数据仓库中，以便数据分析和管理。
以下是常用的数据整合与集成技术和工具：1. 数据集成平台：数据集成平台可以将来自不同数据源的数据进行整合和集成，并提供数据清洗、转换、映射等功能。
常用的数据集成平台有Informatica、Talend等。
2. ETL工具：ETL(Extract、Transform、Load)工具可以从各种数据源中提取数据，对数据进行清洗、转换和加载操作，从而实现数据的整合与集成。
常用的ETL工具有Oracle Data Integrator、IBM InfoSphere等。
3. 数据仓库：数据仓库是用来存储、管理和分析数据的一个集中化存储系统。
数据仓库可以将数据从各个数据源中整合到一个统一的数据模型中，提供高效的数据查询和分析能力。
常用的数据仓库有Oracle Data Warehouse、Teradata等。
大数据分析中的数据质量评估与监控工具介绍(十)
在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为了各行各业的重要资源，而大数据分析也日益成为了企业决策的重要依据。
然而，在大数据分析过程中，数据的质量评估与监控是一个十分重要的环节。
本文将介绍大数据分析中的数据质量评估与监控工具。
首先，对于大数据分析中的数据质量评估，一个常见的工具是数据质量分析平台。
数据质量分析平台可以帮助用户评估数据的完整性、准确性、一致性和时效性等方面的质量。
通过对数据进行全面的评估，用户可以了解数据的真实情况，及时发现数据质量问题并加以修复。
著名的数据质量分析平台包括Informatica Data Quality、SAS Data Quality以及IBM InfoSphere Information Analyzer 等。
其次，大数据分析中的数据监控工具也是不可或缺的。
数据监控工具可以帮助用户实时监控数据的流动和变化情况，及时发现数据质量问题，并采取相应的措施。
常见的数据监控工具包括Apache Ambari、Cloudera Manager以及IBM InfoSphere DataStage等。
这些工具可以实时监控数据的质量、数量、流向等情况，确保数据在整个分析过程中的完整性和准确性。
除了数据质量分析平台和数据监控工具，大数据分析中的数据质量评估与监控还离不开数据质量管理框架。
数据质量管理框架是一套系统化的方法论，可以帮助用户在整个数据生命周期中进行数据质量评估与监控。
著名的数据质量管理框架包括TDQM（Total Data Quality Management）、DAMA-DMBOK（Data ManagementBody of Knowledge）以及ISO 8000等。
这些框架可以为用户提供一套完整的数据质量管理体系，帮助用户在整个数据生命周期中保证数据的质量。
总之，数据质量评估与监控是大数据分析中的重要环节，可以帮助用户了解数据的真实情况，及时发现数据质量问题并加以修复。
大数据分析中的数据质量评估与监控工具介绍(七)
在当今信息化社会中，大数据分析已经成为许多企业和组织利用数据来进行决策和创新的重要手段。
然而，大数据分析的准确性和有效性很大程度上取决于数据的质量。
因此，数据质量评估与监控工具在大数据分析中显得尤为重要。
一、数据质量评估数据质量评估是指通过一系列的技术手段和工具，对数据进行准确性、完整性、一致性、可靠性等方面的评估。
在大数据分析中，数据质量评估可以帮助企业和组织发现数据中的问题，并采取相应的措施加以改进。
目前，市面上有许多优秀的数据质量评估工具，如Talend、Informatica、IBM InfoSphere等。
Talend是一款开源的数据质量评估工具，它提供了丰富的数据质量评估功能，包括数据清洗、数据集成、数据监控等。
通过Talend，用户可以快速、准确地对数据进行质量评估，并生成相应的报告。
此外，Talend还支持与其他数据分析工具的集成，为用户提供更加全面的数据分析解决方案。
Informatica是一家专业的数据集成和数据质量评估软件公司，其数据质量评估工具被广泛应用于金融、保险、零售等行业。
Informatica的数据质量评估工具具有高度灵活性和可扩展性，可以适应不同规模和复杂度的数据环境。
通过Informatica，用户可以轻松地对数据进行清洗、去重、标准化等操作，从而提高数据的质量和准确性。
IBM InfoSphere是IBM公司的一款专业数据质量评估工具，它拥有强大的数据清洗、数据监控、数据集成等功能。
IBM InfoSphere可以帮助用户发现数据中的潜在问题，并提供相应的解决方案。
同时，IBM InfoSphere还支持与云计算和大数据平台的集成，为用户提供更加全面的数据质量评估解决方案。
二、数据质量监控数据质量监控是指通过一系列的技术手段和工具，对数据的质量进行实时监控和分析，及时发现并解决数据质量问题。
在大数据分析中，数据质量监控可以帮助企业和组织及时发现数据中的异常情况，并采取相应的措施加以改进。
大数据分析中的数据质量评估与监控工具介绍(四)
大数据分析中的数据质量评估与监控工具介绍随着互联网的发展，我们生活中产生的数据量不断增加，而这些数据往往是无序的、杂乱的。
在这个背景下，大数据分析技术应运而生，它可以帮助我们从海量数据中提取出有价值的信息，为企业决策提供重要依据。
然而，大数据分析的关键在于数据质量的评估和监控。
本文将介绍一些常用的数据质量评估与监控工具，帮助读者更好地了解大数据分析中的数据质量问题。
数据质量评估工具首先，让我们来谈谈数据质量评估工具。
在大数据分析中，数据质量评估是非常重要的一环，它可以帮助我们了解数据的准确性、完整性、一致性和时效性等方面的情况。
目前市面上有很多优秀的数据质量评估工具，比如IBM InfoSphere Information Analyzer、Informatica Data Quality、SAS Data Quality等等。
这些工具可以通过数据规则、数据分析和数据可视化等手段，帮助用户对数据质量进行快速、准确的评估。
通过使用这些工具，用户可以及时发现和解决数据质量问题，提高数据分析的准确性和可信度。
数据质量监控工具除了数据质量评估工具，数据质量监控工具同样至关重要。
数据质量监控工具可以帮助我们实时监控数据的质量状况，及时发现数据异常和错误，从而减少数据分析的风险。
目前市面上也有很多优秀的数据质量监控工具，比如Informatica Data Quality、SAS Data Management、Oracle Enterprise Data Quality等等。
这些工具可以实时监控数据质量指标，对数据进行实时验证、清洗和修复，帮助用户确保数据质量的稳定性和可靠性。
综合工具介绍除了以上两类工具，还有一些综合性的大数据分析平台也内置了数据质量评估和监控的功能。
比如Cloudera、Hadoop、Spark等平台，它们都提供了丰富的数据质量评估和监控工具，可以帮助用户更好地管理大数据、保证数据质量。
数据整合知识点总结
数据整合知识点总结数据整合是将来自不同数据源的信息集成到一个统一的视图中的过程。
数据整合可以帮助组织更好地理解和利用数据，从而提高决策的准确性和效率。
在本文中，我们将总结数据整合的相关知识点，包括数据整合的概念、目的、方法、工具和最佳实践等方面的内容。
数据整合的概念数据整合是指将来自不同数据源的信息集成到一个统一的视图中的过程。
在当今的信息时代，组织通常会在不同时间点和不同地点收集到大量的数据。
这些数据可能来自内部的数据库、电子表格、文本文档、以及外部的互联网、社交媒体等各种渠道。
数据整合的目标是把这些碎片化的、分散的数据整合起来，使其能够被组织更好地理解和利用。
数据整合的目的数据整合的目的是为了帮助组织更好地理解和利用数据，从而提高决策的准确性和效率。
通过数据整合，组织可以获得以下几方面的益处：1. 统一数据视图：数据整合可以将来自不同数据源的信息整合到一个统一的视图中，使组织能够更好地了解数据的全貌和内在关联。
2. 提高数据质量：数据整合可以帮助组织识别和清洗数据中的错误、冗余和不一致之处，从而提高数据的质量和可信度。
3. 支持决策分析：数据整合可以为组织提供更准确、完整和及时的数据，从而支持决策过程的分析和预测。
4. 降低成本：通过数据整合，组织可以避免重复收集、储存和处理数据的成本，从而提高效率并降低成本。
数据整合的方法数据整合的方法可以分为手工整合和自动整合两种。
手工整合通常指人工进行数据清洗、转换和加载的过程，这需要大量的时间和精力，并且容易出现错误。
自动整合则是通过使用专门的数据整合工具和技术来实现数据的清洗、转换和加载，从而提高效率并降低成本。
数据整合的常见方法包括：1. 数据清洗：数据清洗是指识别和修复数据中的错误、冗余和不一致之处的过程。
数据清洗通常包括识别脏数据、缺失数据和不一致数据，并进行清洗、填充和转换等处理。
2. 数据转换：数据转换是指将来自不同数据源的信息进行格式、结构、表达式等方面的调整，以适应目标系统的需求。
大数据分析中的数据质量评估与监控工具介绍(Ⅱ)
随着信息化时代的到来，大数据分析已经成为许多企业和机构的重要工具。
然而，大数据的质量对于分析结果的准确性和可信度有着至关重要的影响。
因此，数据质量评估与监控工具在大数据分析中扮演着非常重要的角色。
本文将介绍一些常见的数据质量评估与监控工具，以及它们的应用场景和特点。
**数据质量评估工具**在大数据分析中，数据质量评估工具可以帮助用户对数据进行全面的质量评估，包括数据完整性、准确性、一致性、及时性等方面。
其中，一些常见的数据质量评估工具包括：1. Talend Data QualityTalend Data Quality 是一款功能强大的数据质量评估工具，它可以帮助用户对数据进行全面的质量评估，并且提供了丰富的数据质量规则库和模板，方便用户快速进行数据质量评估和监控。
2. Informatica Data QualityInformatica Data Quality 是一款领先的数据质量评估工具，它可以帮助用户对数据进行准确、一致和完整的评估，并且提供了强大的数据质量分析和监控功能，能够帮助用户及时发现和解决数据质量问题。
3. IBM InfoSphere Information AnalyzerIBM InfoSphere Information Analyzer 是一款全面的数据质量评估工具，它可以帮助用户对数据进行全面的质量评估，并且提供了丰富的数据质量规则库和模板，方便用户快速进行数据质量评估和监控。
**数据质量监控工具**除了数据质量评估工具之外，数据质量监控工具也是大数据分析中不可或缺的一部分。
数据质量监控工具可以帮助用户实时监控数据的质量，并且能够及时发现和解决数据质量问题，确保数据的准确性和可信度。
一些常见的数据质量监控工具包括：1. Apache NiFiApache NiFi 是一款开源的数据流管理工具，它可以帮助用户实时监控数据的质量，并且能够及时发现和解决数据质量问题，确保数据的准确性和可信度。
informatica data quality
informatica data quality
Informatica Data Quality（IDQ）是一种数据质量管理解决方案，由Informatica公司推出，旨在帮助企业提高数据质量、减少数据质量问题并优化业务决策过程。
IDQ 提供了一系列高度定制化的工具和功能，可以帮助企业解决数据质量方面的挑战，包括：
1. 数据清洗：识别和修复数据中的错误、漏洞和不一致性，包括应用拼写检查、验证规则和标准化等数据清洗技术。
2. 数据标准化：标准化数据结构、格式和命名系统，以确保数据的一致性和可对比性。
3. 重复数据识别和去重：识别和去除重复的、冗余的数据，以确保数据的正确性和准确性。
4. 数据质量规则管理：创建和维护数据质量规则，以自动识别和纠正数据问题。
5. 数据异常识别和管理：检测和解决数据异常，例如缺失数据、无效数据、异常值和异常数据分布。
6. 数据可视化和报告：提供可视化工具和报告功能，帮助企业查看和理解数据质量问题，并跟踪改进进展。
IDQ 可以与其他Informatica产品集成，也可以与第三方数据管理系统进行连接。
它还支持多种数据源和格式，包括关系型数据库、云存储、半结构化和非结构化数据。
总之，IDQ 是一种功能强大的数据质量管理工具，可以帮助企业提高数据质量，并对业务决策过程产生积极的影响。
掌握数据的行业英文术语
掌握数据的行业英文术语
在当今信息时代，掌握数据已经成为许多行业的关键。
以下是
一些与数据相关的行业英文术语：
1. Data Mining 数据挖掘，指从大量数据中发现模式、关联和
规律的过程。
2. Big Data 大数据，指规模庞大、类型多样的数据集合，通
常需要特殊的处理技术来分析和管理。
3. Data Analysis 数据分析，指对数据进行解释、整理和推断，以发现其中的信息和趋势。
4. Data Visualization 数据可视化，指通过图表、图形等方
式将数据呈现出来，以便更直观地理解和分析。
5. Data Warehousing 数据仓库，指用于集中存储和管理企业
数据的系统或设施。
6. Data Governance 数据治理，指制定和执行数据管理策略和
规范，以确保数据质量和合规性。
7. Data Quality 数据质量，指数据的准确性、完整性、一致
性和及时性等特征。
8. Data Integration 数据集成，指将来自不同来源的数据整
合在一起，以便进行分析和报告。
9. Data Security 数据安全，指保护数据不受未经授权的访问、损坏或泄露的措施和技术。
10. Data Governance 数据治理，指组织内部制定的数据管理
政策和规范，以确保数据的合规性和质量。
这些术语涵盖了数据在行业中的不同方面，包括数据分析、数
据存储、数据管理和数据安全等。
希望这些信息能够帮助你更好地
理解数据相关的行业术语。
InformaticaDataQuality9.5
InformaticaDataQuality9.5Informatica Data Quality 9.5特征：数据管理收件箱和工作流功能：●交付数据管理仪表盘，推动数据相关问题的简单快速解决●提供综合的任务工作流，简化数据质量问题的解决过程优势：●有效地向全企业内的相关人员分配质量管理任务，为治理计划提供支持●实现数据所有权和责任体系●驱动业务和IT 部门合作，为治理流程提供支持●实现协调数据问题所需步骤的自动化和减少人工干预特征：可嵌入记分卡功能：●在任何web 应用程序中快速轻松地嵌入上下文数据记分卡●压缩数据(可达98%)●提供从SAP Netweaver Business Warehouse 接口对此数据的无缝访问，无需数据的恢复优势：●实现协调问题所需步骤的自动化●减少人工干预●将数据质量直接融入业务流程特征：企业发现功能：●推断企业数据内部的功能性含义●自动执行识别关键元数据元素的流程●自动执行整个企业数据环境内的数据探查流程优势：●提高对数据问题和异状的觉察能力●通过识别敏感数据降低风险●拓宽数据发现工作的范围，简化数据探查流程，加快价值实现时间●提高识别数据异常的准确性●加速数据质量和MDM 项目的价值实现时间特征：自然语言处理功能：●利用概率解析从非结构化文本中发现和提取数据实体(位置、产品等) 优势：●从以前不能使用的数据源中发现其中的含义●通过发掘新的洞察力对大数据的潜能加以利用特征：数据质量API功能：●通过Java API 执行数据质量配置文件和规则优势：●减少对Informatica 服务器的依赖●通过在全企业内使用一致的数据质量服务，对治理工作提供支持。
Informatica公司
Informatica目录Informatica公司介绍Informatica在全球Informatica在中国Informatica产品简介Informatica ETL工具介绍编辑本段Informatica公司介绍创立于1993 年，总部位于Redwood City, California of USA 的Informatica （Nasdaq:INFA ）公司，作为电子商务分析型软件市场的领先者，一直致力于通过自身的产品和服务提升企业的竞争性优势。
其拳头产品Informatica Insight Network(Infrastructure and Analytics) 已被全球 1 ，800 多家企业用来集成、分析和个性化企业的关键商务信息，优化整个商务价值链的表现和响应速度。
拥有包括Citigroup（花旗集团）, Deutsche Bank（德意志银行）, AT&T（美国电信）, British Telecom（英国电信）, Motorola（摩托罗拉）, Cisco（思科）, HP（惠普）, Boeing （波音）, National Semiconductor（美国国家半导体）, Timer Warner（时代华纳）, News Group 在内的广泛的客户群。
Agent Logic 拥有商业和公共领域的客户，包括美国国家安全局。
在公共领域，Agent Logic 可以促进海域感知、地理空间跟踪以及战场命令和控制。
在商业领域，Agent Logic 能够通过符合相关差旅和开支政策的规则，帮助控制与公司信用卡计划有关的成本。
Agent Logic 将进一步加强Informatica 在公共领域的业务，特别是美国联邦政府。
编辑本段Informatica在全球Informatica，1993年创立于美国加利福尼亚州，并于1999年4月在纳斯达克上市。
作为全球领先的企业数据集成解决方案提供商，Informatica提供专业数据集成软件和服务，以解决系统间的数据碎片问题，从而帮助企业获得了数据的更大商业价值。
数据质量评估识别和解决数据质量问题
数据质量评估识别和解决数据质量问题数据质量评估：识别和解决数据质量问题数据质量在如今信息时代的企业运营和决策中扮演着至关重要的角色。
无论是大数据分析，人工智能，还是业务智能，正确的决策都取决于可靠的数据质量。
然而，由于数据源的多样性和复杂性，数据质量问题成为制约企业发展的主要障碍之一。
为了解决这一问题，数据质量评估成为企业必备的工具，通过识别和解决数据质量问题，帮助企业提高决策准确性和绩效表现。
一、数据质量问题的影响优质数据是企业决策的基石，而低质量数据则可能导致决策失误和业务风险。
数据质量问题的影响包括但不限于以下几个方面：1. 误导性的结果：低质量数据可能导致错误的分析结果和误导性的决策。
数据质量问题会严重影响对企业环境、市场趋势和客户行为的理解，从而导致错误的策略制定和市场策略。
例如，在销售预测中，如果数据质量不好，很可能使企业失去准确的销售预测。
2. 重复工作和时间浪费：低质量数据需要花费大量的时间和资源来清洗、整合和纠正。
缺少高质量的数据，企业往往需要花费更多的时间来处理复杂的数据质量问题，从而导致工作效率低下和成本增加。
3. 损害企业声誉：低质量的数据不仅会降低决策的准确性，还会损害企业的声誉。
例如，在金融领域，如果企业的数据质量问题暴露出来，将严重影响企业的声誉和客户信任，进而导致业务流失。
二、数据质量评估的目标为了解决数据质量问题，企业可以通过数据质量评估来确保其数据可靠性和准确性。
数据质量评估的主要目标包括：1. 识别数据质量问题：通过评估数据的准确性、完整性、一致性、合规性和可靠性等指标，识别和发现数据质量问题。
例如，识别缺失数据、重复数据、不一致的数据格式和错误的数据记录等问题。
2. 量化数据质量：通过指标和度量方法，对数据质量进行量化分析。
通过数据分析和挖掘技术，可以计算出数据质量的度量指标，例如数据完整性的百分比、准确性的误差率等。
3. 寻找数据质量的改进机会：通过识别数据质量问题的根本原因，寻找和提供数据质量改进的机会和解决方案。
Informatica 10.0 引用数据指南说明书
Informatica®10.0引用数据指南Informatica 引用数据指南10.02015年11 月© 版权所有 Informatica LLC 2013, 2018本软件和文档包含 Informatica LLC 的专有信息，基于一份包含使用及披露限制的许可协议而提供，并受版权法保护。
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数据质量评估与控制技术研究
数据质量评估与控制技术研究在当今信息化时代，数据已经成为社会发展和企业经营的重要基础。
而对于企业来说，数据质量的好坏直接影响着其决策的准确性和执行的效率。
因此，数据质量评估与控制技术的研究和应用变得至关重要。
一、数据质量的定义与重要性数据质量是指数据能够满足用户需求和期望的程度。
数据质量的好坏直接关系到数据的可信度、完整度、准确性、一致性等方面。
一个企业的数据如果存在问题，不仅会给企业的决策带来风险，还会影响企业的声誉和竞争力。
在当今数字化的时代，企业拥有的数据量巨大，而且涉及到的数据类型也非常丰富。
企业需要拥有数据质量评估和控制技术，才能更好地利用数据，提升企业的竞争力。
二、数据质量评估技术1. 数据质量评估模型数据质量评估模型是评价数据质量的一种方法，主要包括数据质量维度、数据质量指标、数据质量度量方法等内容。
常见的数据质量评估模型包括TDQM、DQAF等。
TDQM（Total Data Quality Management）是一种全面的数据质量管理方法，主要包括数据质量规划、数据质量评估、数据质量改进和数据质量控制等环节。
通过TDQM，企业可以全面评估数据质量，找到问题所在，并采取相应的改进措施。
DQAF（Data Quality Assessment Framework）是一个较为具体的数据质量评估框架，包括数据准确性、完整性、一致性、可用性等数据质量维度。
企业可以根据DQAF对数据进行细致的评估和分析，找出数据质量问题，并进行改进。
2. 数据质量评估工具为了更方便地对数据质量进行评估，企业可以利用一些数据质量评估工具。
常见的数据质量评估工具包括Talend Data Quality、Informatica Data Quality等。
Talend Data Quality是一款开源的数据质量评估工具，具有数据清洗、数据标准化、数据去重等功能。
通过Talend Data Quality，企业可以对数据进行全面的评估，提高数据质量。
数据分析质量管控策略
数据分析质量管控策略在当今数字化的时代，数据已成为企业决策的重要依据。
然而，数据的价值只有在其质量可靠的前提下才能得到充分体现。
如果数据存在错误、缺失或不一致等问题，不仅会导致决策失误，还可能给企业带来巨大的损失。
因此，制定有效的数据分析质量管控策略至关重要。
一、数据分析质量的重要性高质量的数据能够为企业提供准确、及时和全面的信息，帮助企业做出明智的决策。
例如，市场部门可以通过分析客户数据来了解消费者的需求和行为，从而制定更有效的营销策略；财务部门可以依靠准确的财务数据进行成本控制和预算规划；运营部门可以根据生产数据优化流程，提高效率。
相反，低质量的数据可能会引发一系列问题。
错误的数据可能导致错误的决策，使企业在市场竞争中处于不利地位；缺失的数据可能使企业无法全面了解业务情况，错过重要的发展机会；不一致的数据则会导致内部沟通混乱，降低工作效率。
二、数据分析质量问题的来源1、数据采集环节在数据采集过程中，可能由于采集方法不当、采集设备故障或人为疏忽等原因，导致数据不准确、不完整或重复。
例如，调查问卷设计不合理，可能无法收集到关键信息；传感器故障可能导致数据丢失。
2、数据存储环节数据在存储过程中可能会因为存储格式不一致、数据库设计缺陷或数据迁移错误等原因，出现数据损坏、丢失或不一致的情况。
3、数据处理环节数据处理过程中的错误，如计算错误、数据转换错误或数据清洗不彻底等，都可能影响数据质量。
4、数据源本身的问题如果数据源不可靠，例如来自外部的第三方数据存在误差，或者内部数据源的记录不准确，也会导致数据质量问题。
三、数据分析质量管控策略1、建立数据质量标准明确规定数据的准确性、完整性、一致性、时效性和可用性等方面的标准。
例如，对于客户信息，规定必填字段必须完整，手机号码格式必须正确等。
2、优化数据采集流程设计科学合理的数据采集方法和流程，采用自动化采集工具，减少人为干预。
同时，对采集人员进行培训，提高其数据采集的质量意识和技能水平。
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Informatica 的数据质量功能允许企业分析、标准化、验证、更正、扩充和监控任 何数据源。这样做可最大限度地提高企业最为重要信息资产的完整性和价值，并可 为用户提供准确的、与业务相关的信息。借助 Informatica 的数据集成功能，根据全面 的访问、连接性、元数据管理、并行能力和 Informatica 产品套件提供的线性扩展，可 在整个企业内部署此数据质量功能。总之，它们可提供满足企业数据质量要求所必 需的基础结构和处理能力。
Informatica 的企业数据质量管理
Informatica 提供了企业数据集成和 数据质量平台，允许您的企业实施全面 的完全生命周期的数据集成，以同时解 决上游和下游的数据质量问题。此企业 平台包括领先的探查、质量和集成产品 ： Informatica PowerExchange® Informatica Data Explorer/Pro ler 、Informatica Data QualityTM 和 Informatica PowerCenter®。
据源，数据质量流程的下一阶段将使用 探查结果设计和自动化数据清洗策略， 此举旨在改进、扩充和监控基于业务规 则和参考数据的内容。Informatica 的数 据集成和数据质量解决方案，使业务和 IT 能够有效合作，以实现企业数据资产 的真正价值。企业可获得时刻决策、跨 业务单位的可见性、关键任务的运营同 步以及合规透明性的诸多优势。
Informatica 数据质量和数据集成 平台
具有市场所望尘莫及的最为独特的 数据质量控制能力。包括 ：
● 访问和为所有系统、应用程序或数据 库提供数据的能力 ；
● 持续保证处理大量数据质量任务所需 的性能、扩展性、高可用性和容错；
● 适合元数据分析和重复使用的共享元 数据环境。
Informatica Data Integration 和 Data Quality 平台
最大限度地利用企业数据获取回报
获取并维护高质量数据，对高效的 IT 和业务运营至关重要，而且对战略性业 务方案的成功和您公司赢得长期竞争优势 具有举足轻重的作用。传统上，数据集成 和数据质量是作为数据仓库项目的一部 分处理的，因为将数据从运营系统移至 数据仓库，为在数据移动过程中精简数 据提供了机会。由于支持此流程的数据集 成技术已日渐用于支持其它方案 ——例 如数据迁移、数据整合、数据同步、主数 据管理和外包—这些方案现在为持续提 高数据访问和质量提供了机会。
数据质量和数据集成技术已得到进 一步发展，可支持企业解决零碎和缺陷 数据问题。毫无疑问的是，这两项技术 从本质上讲支持协同工作，但是其中一 项应在何处结束，另一项又从何处开始 呢 ? 答案就是两个功能应该无缝地协同 工作。
访问、发现、清洗、集成、交付
Informatica 相信数据质量对所有 数据集成方案都至关重要。在数据集 成平台可以为数据仓库或者客户关系 管理、企业资源规划或业务分析应用 程序提供数据之前，需要对数据进行 分析和清洗。在数据集成之前进行的 分析和探查是规划流程的基本步骤， 并且可以显著加快数据集成工作流和 映射的开发速度。此初始探查可以帮 助企业识别和了解其源数据，并最终 协调源数据和目标系统。
但 是 数 据 质 量 并 非 一 次 性 活 动。 数据存在的问题是，其质量会随着时 间的流逝而退化。因此，正如数据集 成是持续性流程一样，数据质量也是 如此。数据质量涵盖的不仅仅是查找
和修复缺失或不准确的数据。这就是 说， 不 管 其 应 用、 使 用 或 来 源 如 何， 需 要 为 企 业 提 供 全 面、 一 致、 相 关、 符合要求和及时的数据。
数据集成和数据质量 ：使业务和 IT 能够协作
Informatica 的数据集成技术可提供 与几乎任何系统的连接，包括结构化数 据（ 例 如 关系 数 据库、 企业 应 用程 序、 大型机系统）、非结构化数据（例如 Word 和 E xcel 文档、电子邮件、二进制文件） 和半结构化数据（例如 XML 及行业特定 的 标 准， 如 EDI、HIPA A、ACORD、FIX、 SWIFT）。Informatica 平台允许企业以任何 形式（历史的和运营的）自动化访问、发
数据必须可在企业范围轻松访问并保证准确
为了支持当今的业务流程和目标，所有企业数据都需要成为可统一访问、灵活、 正确且可重复使用的数据。
企业需要对其源系统中的数据有更多了解，他们必须能够将来自多个系统的数 据集成到新的、更为高效的数据密集型应用程序中，并且必须能够清洗和增强数据， 以及监控和管理数据用于其它应用程序时的数据质量。
现和集成企业内所有生命周期的数据资 产。此外，Informatica 提供了一个可重复 使用的平台，以降低成本和执行风险。
Informatica 帮助企业设定数据集成 标准，同时提供数据质量产品和服务。 数据质量分析和清洗，已发展成为更加 注重业务的活动，其中的探查技术用于 显示隐式的数据质量问题、间隙和数据 源内部的不一致性和不兼容。探查完数
清洗 Informatica Data Quality
Informatica Data Quality 是一款独特 的、易于使用的软件，专为将数据质量 流程置于企业的掌控之下而设计。此软 件可在企业的解决方案中提供强大的数 据清洗、匹配和报告及监控功能，从而 使商业信息所有者能够在企业范围内实 施和管理有效而持久的数据质量流程。 Informatica Data Quality 具有将近 50 个可 轻松定制的用于剖析、标准化和匹配的 组件。Informatica Data Quality Workbench 的 灵活性使数据分析人员能够建立数据质 量计划，该计划实际上包括任何用于实 现最佳效率和效益的组件的组合。
集成和交付 Informatica PowerCenter
Informatica PowerCenter 是统一的企业 级数据集成平台，可访问、发现、集成
任何格式的数据，并以任何速度在整个 企业内传输交付数据。PowerCenter 可帮 助企业从数据中获取商业价值，以便降 低 IT 成本和复杂性，简化运营，并推动 收入的增长。
发现 ：Informatica Data Exploer
数据审计、源数据探察、发现
清洗 ：Informatica Data Quality
数据标准化、匹配、扩充、参考内容管理、持续监控
集成与传输 ：PowerCenter
数据转换、数据变动、数据联合、Web 服务、传讯、JDBC、ODBC
数据目标 / 来源
借助我们的数据集成和数据质量技 术，各种规模的公司可依赖 Informatica 在 整个企业内访问他们可信任的数据。数据 集成套件可从任何业务系统以任何格式集 成和提供数据，并以任何速度在整个企业 内传输该数据。数据质量产品提供数据探 查和清洗，以确保提供 100% 准确的数据。 Informatica 平台中的产品可在数据集成和数 据质量流程的不同阶段协同工作，从而在 统一的集成环境中提供健全的、企业级质 量数据。
产品手册
Informatica Data Quality 和 Data Integration
确保企业范围以业务为中心的数据质量
数据探查、集成和 质量的协同工作
（公告） TDWI, 2006
“数据探查、数据质量和数据集成是三个搭配使用的商业惯例， 就像面包、黄油和果酱⋯⋯。数据管理专业人士及其商业对手需要 协调工作并设计有效结合所有这三个惯例的项目。”
Informatica 平台还可保障流程质量，这是通过确保使用标准定义、提供开发标准 和加强访问安全来实现的。通过审计和控制、系统管理和错误处理功能，为运营质 量提供支持。
通过全面而又强大的数据质量功能，Informatica 能够支持大量的数据质量项 目，并加速整个项目生命周期，以让企业更加相信其用于制定战略性业务决策数 据是准确、最新并一致的。Informatica PowerExchange、Informatica Data Explorer/Profiler、 Informatica Data Quality 和 Informatica PowerCenter 组合在一起，成为解决企业级数据质量 问题的理想平台。
优势
● 从任何系统探查和清洗数据的统一连 接性
● 企业数据质量部署的性能和扩展性 ● 持续大量数据质量的高可用性和容错 ● 数据质量业务规则的共享元数据分析
和重复使用
尽管信息技术发展了近 40 年，但是直到今天某些企业才得以实现其企业数据 的真正价值。对自动化业务流程的依赖性不断增强、更为严格的规章制度和日趋激 烈的竞争，促使企业在努力改善客户服务、遵守政府法规和满足客户要求以及优化 全球运作时将注意力集中在用来开展业务的数据上。
关于 Informatica
Informatica 公司是全球领先 的企业数据平台解决方案提供商。 Informatica 提供的全面、统一、开 放和经济的平台，使各公司可以通 过信息资产降低 IT 成本并获得竞 争优势。全球已有超过 3,600 家公 司依赖 Informatica 产品来降低成本， 并加速满足任意复杂程度和规模 的数据集成需求。
有关更多信息，请参见 Informatica 白皮书“让数据起到应有的作用 ：解决企业级 数据质量问题。”
Informatica Corporation 提供数据集成软件和服务，以解决大多数大型企业面临的 问题 ：不同系统上的数据碎片。Informatica 通过集成企业数据帮助企业从其信息资产 中获取更大的商业价值。Informatica 的开放式、独立于平台的软件不仅削减了成本、 加速了作用效果，而且能够伸缩处理各种规模或复杂程度的数据集成项目。其追溯 到 1993 年的出色成功案例表明，Informatica 帮助各种规模的公司和政府机构开发出 了其企业数据的全部业务潜能。这就是 Informatica 闻名于数据集成行业的原因。
企业数据质量需要数据集成