데이터 품질 프로젝트(DQS)

데이터 품질 프로젝트에서 Data Quality ServicesData Quality Services (DQS)는 기술 자료를 사용 하 여 수행 하 여 원본 데이터의 품질을 개선 하는 수단 데이터 정리데이터 일치 활동 및 SQL Server 데이터베이스 또는.csv 파일로 결과 데이터를 내보낸 다음입니다. 데이터 품질 프로젝트를 정리 프로젝트 또는 일치 프로젝트로 만들어 각 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터 정리 및 일치에 대한 정보는 같은 기술 자료에 기본 제공될 수 있으므로 같은 기술 자료를 사용하여 정리 및 일치 프로젝트를 실행할 수 있습니다.

데이터 품질 프로젝트에는 다음과 같은 이점이 있습니다.

  • DQS 기술 자료의 정보를 사용하여 원본 데이터에 대해 데이터 정리를 수행할 수 있습니다.

  • 기술 자료의 일치 정책을 사용하여 원본 데이터에 대해 데이터 일치를 수행할 수 있습니다.

  • 정리 및 일치 작업을 안내하고 선택 항목에 따라 SQL Server 데이터베이스 또는 .csv 파일로 데이터를 내보내는 마법사를 제공합니다. 데이터 관리자는 데이터 품질 프로젝트를 사용하여 컴퓨터 기반/대화형 정리 및 데이터 일치 단계를 실행하고 제어할 수 있습니다.

데이터 품질 프로젝트: 정리 작업

정리 데이터 품질 프로젝트를 사용하여 기술 자료에 따라 원본 데이터를 정리할 수 있습니다. DQS의 데이터 정리 작업은 2단계 프로세스입니다.

  1. A 컴퓨터 기반 데이터 기술 자료의 지식에 원본 데이터를 분석 하 고 변경 내용을 제시 하는 프로세스를 정리 합니다. 처리된 데이터는 DQS에 의해 분류(제안, 새로 만들기, 잘못됨, 수정됨 및 올바름)되어 추가로 처리할 수 있도록 사용자에게 표시됩니다.

  2. 대화형 정리 프로세스에서는 데이터 관리자가 승인, 거부 또는 컴퓨터 기반 데이터 정리 프로세스에서 제안 된 데이터를 수정 합니다.

    데이터 품질 프로젝트의 정리 작업에 대한 자세한 내용은 Data Cleansing를 참조하세요.

데이터 품질 프로젝트: 일치 작업

일치 데이터 품질 프로젝트를 사용하면 정확한 수치 및 근사치 일치를 확인하고 이를 통해 중복 데이터를 제거하는 방식으로 기술 자료의 일치 정책에 따라 일치 작업을 수행하여 데이터 중복을 방지할 수 있습니다. 따라서 일치를 실행하기 전에 데이터를 정리하는 것이 좋습니다. 이렇게 하려면

  1. 데이터 품질 프로젝트를 만들고 정리 작업을 선택한 다음 원본 데이터에 대해 데이터 정리 작업을 완료하고 SQL Server 데이터베이스의 테이블로 데이터를 내보냅니다.

  2. 일치 정책이 포함된 기술 자료를 사용하여 다른 데이터 품질 프로젝트를 만들고 일치 작업을 선택한 다음 페이지에서 1단계 중에 정리한 데이터를 내보낸 데이터베이스 및 테이블을 선택합니다.

  3. 정리한 데이터에 대해 일치 작업을 완료합니다.

    데이터 품질 프로젝트의 일치 작업에 대한 자세한 내용은 Data Matching를 참조하세요.

데이터 프로파일링 및 알림

데이터 품질 프로젝트에서 정리 및 일치 작업을 실행하는 동안 DQS에 의해 처리되는 데이터의 실시간 통계 및 정보를 확인할 수 있습니다. 데이터 프로파일링을 통해 정리 및 일치 프로세스의 효과를 평가하고 잠재적으로 데이터 정리 또는 일치로 데이터 품질이 개선된 정도를 확인할 수 있습니다. DQS 프로 파일링 할 두 가지 데이터 품질 차원을 제공: 완결성 (데이터가 표시 되는 정도) 및 정확도 (의도 된 용도 대 한 데이터를 사용 수 있는 정도). 또한 데이터 프로파일링 정보를 기반으로 데이터 정리 및 데이터 일치 작업을 향상시키기 위해 수행할 수 있는 작업에 대한 알림이 표시됩니다. 데이터 프로파일링 및 알림에 대한 자세한 내용은 Data Profiling and Notifications in DQS을 참조하세요.

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참고 항목

DQS 기술 자료 및 도메인