Szkolenie IBM InfoSphere QualityStage Essentials v11.5

Ten kurs uczy, jak budować równoległe zadania QualityStage, które badają, standaryzują, dopasowują i konsolidują rekordy danych. Studenci zdobędą doświadczenie, budując aplikację, która łączy dane klientów z trzech systemów źródłowych w jeden główny rekord klienta.

Profil uczestnika

• Analitycy danych odpowiedzialni za jakość danych przy użyciu QualityStage

• Deweloperzy oczyszczania danych

• Architekci jakości danych

Agenda

1. Problemy z jakością danych
• Wypisanie typowych zanieczyszczeń jakości danych
• Opisanie procesów jakości danych

2. Przegląd QualityStage
• Opisanie architektury QualityStage
• Opisanie klientów QualityStage i ich funkcji

3. Tworzenie z QualityStage
• Importowanie metadanych
• Tworzenie zadań DataStage/QualityStage
• Uruchamianie zadań
• Przeglądanie wyników

4. Badanie
• Tworzenie zadań Investigate
• Używanie Character Discrete, Concatenate i Word Investigations do analizowania pól danych
• Przeglądanie wyników

5. Standaryzacja
• Opisanie etapu standaryzacji
• Identyfikowanie zestawów reguł
• Tworzenie zadań przy użyciu etapu standaryzacji
• Interpretowanie wyników standaryzacji
• Badanie nieobsługiwanych danych i wzorców

6. Dopasowywanie
• Tworzenie zadania QualityStage w celu zidentyfikowania pasujących rekordów
• Stosowanie wielu przebiegów dopasowania w celu zwiększenia wydajności
• Interpretowanie i ulepszanie wyników dopasowania

7. Przetrwanie
• Tworzenie zadania przetrwania QualityStage który skonsoliduje dopasowane rekordy w jeden rekord główny

8. Dopasowanie dwóch źródeł
• Tworzenie zadania QualityStage w celu dopasowania danych przy użyciu dopasowania referencyjnego

Wymagane przygotowanie uczestników

• Znajomość systemu operacyjnego Windows
• Znajomość edytora tekstu

Przydatna, ale nie wymagana, byłaby pewna znajomość podstawowych zasad statystyki, takich jak średnie ważone i prawdopodobieństwo.

Zagadnienia

•Wymień typowe zanieczyszczenia jakości danych

•Opisywanie każdego z poniższych procesów:

§Badanie

§Standaryzacja

§Dopasowanie

§Przetrwanie

•Opisywanie architektury QualityStage

•Opisywanie klientów QualityStage i ich funkcji

•Importowanie metadanych

•Tworzenie i uruchamianie zadań DataStage/QualityStage, przeglądanie wyników

•Tworzenie zadań Investigate

•Używanie funkcji Character Discrete, Concatenate i Word Investigations do analizowania pól danych

•Opisywanie etapu Standaryzacji

•Identyfikacja zestawów reguł

•Tworzenie zadań przy użyciu etapu Standaryzacji

•Interpretowanie wyników standaryzacji

•Badanie nieobsługiwanych danych i wzorców

•Tworzenie zadania QualityStage w celu zidentyfikowania pasujących rekordów

•Zastosowanie wielu przebiegów dopasowania w celu zwiększenia wydajności

•Interpretowanie i ulepszanie wyników dopasowania

•Tworzenie zadania QualityStage Survive, które skonsoliduje dopasowane rekordy w jeden rekord główny

•Tworzenie pojedyncze zadanie dopasowywania danych przy użyciu dopasowania z dwóch źródeł

Poznaj naszą firmę