Daten entdecken und modellieren


Profil erstellen und für die Integration vorbereiten

Alle unten aufgeführten Funktionalitäten werden von Software und Lösungen innerhalb der IRI Datenmanagement Suite und der IRI Voracity Datenmanagement Plattform für Datenerkennung, Integration (ETL), Migration, Verwaltung und Analytik unterstützt.

 

Hinweis: DTP bezieht sich auf das "Data Tools Platform" Plugin und den Data Source Explorer, der Ihre RDB-Quellen verbindet, offenbart und mit ihnen interagiert. DTP ist in der kostenlosen IRI Workbench IDE enthalten, die auf Eclipse™ basiert und mit allen IRI-Softwareprodukten ausgeliefert wird.

Aktivität

Optionen

Daten-Profil erstellen

Analysieren Sie Datenstrukturen, Schlüssel und aufgelistete Domänen in Tabellen und Dateien in der IRI Workbench GUI für Voracity.

Die Workbench enthält Eclipse DTP und robuste IRI-Assistenten für ER Diagramming, Datenbank (DB) Profiling, Flat-File Profiling, Metadaten Discovery und Dark Data Discovery für unstrukturierte Textquellen. Verwenden Sie den DB Profiler beispielsweise, um ausgewählte Spaltenstatistiken zu erzeugen, nach Mustern und Fuzzy-Wert-Matches zu suchen und prüfen Sie die referentielle Integrität, oder erstellen Sie Entity-Relationship-Modelle und Diagramme für jedes angeschlossene DB-Schema.

Senden Sie Validierungsregeln, entdecken Sie Spaltenwertanomalien und Silodaten außerhalb des Bereichs, bevor Sie Datenintegration, Qualität, Maskierung oder Testdatenoperationen in Voracity durchführen.

Nutzen Sie die professionellen Dienstleistungen oder Partner von IRI, um verwertbare Daten, Stammdaten und Risikodaten im gesamten Unternehmen zu identifizieren, zu isolieren und anzugehen.

Datenmodellierung & Klassifikation

Verwenden Sie den kostenlosen ER-Diagrammassistenten in der IRI Workbench, um relationale, Stern- und andere DW-Schemata zu visualisieren. Verwenden Sie CoSort SortCL-Programme in Voracity, um zwischen Schemata zu wechseln (z.B. relational zu Stern).

Definieren und verwalten Sie unternehmensweite Datenklassenbibliotheken und wenden Sie damit Transformations- und Schutzfeldregeln auf mehrere Quellen gleichzeitig an.

Metadaten Definition

Verwenden Sie den Metadatenentdeckungsassistenten, um strukturierte Daten in der Vorschau anzuzeigen und Felder im DDF-Format (IRI-Standard "Data Definition File") automatisch zu definieren.

Verwenden Sie den Dark Data Discovery-Assistenten, um über Metadaten in unstrukturierten Dokumenten zu berichten und die DDF-Layouts für die von ihm erstellten strukturierten Dateien anhand von Pattern-Matching-Werten in diesen Dokumenten zu definieren.

Verwenden Sie Werkzeuge zur automatischen Metadatenkonvertierung ("2DDF"), um DDF-Formulare DDL, Dateistrukturen und Metadatenstrukturen von Drittanbietern zu erstellen.

Verwenden Sie Erwin Mapping Manager oder MIMB, um wiederverwendbare DDF-Metadaten-Repositorys für IRI-Aufträge aus Metadaten zu erstellen, die Sie bereits von BI-, CRM-, DB-, ETL- und Modellierungswerkzeugen von Drittanbietern haben.

Importieren Sie vorhandene DDFs und erstellen Sie DDFs über direktes Skripting, GUI-Formular-Editoren oder während des Quell-Ziel-Mappings. Verwaltung von DDF-Versionen, Abstammung und Sicherheit in EGit, etc.

Stammdaten

Ermitteln Sie vorhandene Transaktions- und Referenzdaten. Verwenden Sie den MDM Datenvereinheitlichungsassistenen, um Master-Werte zu identifizieren, zu vereinheitlichen und zu speichern.

Erstellen Sie zusammengesetzte Datenwerte als neue Vorlagendatentypen in SortCL.

Erstellen Sie in RowGen zusammengesetzte Formulare für Master-Testdaten.