Volver a la versión inglesa de la documentaciónEtapas de calidad en DataStage
Etapas QualityStage en DataStage
Última actualización: 09 dic 2024
Utilice las etapas QualityStage de DataStage para investigar, limpiar y gestionar sus datos.
Con las etapas QualityStage , también conocidas como etapas de calidad de datos, puede manipular los datos de las formas siguientes:
- Resolver conflictos de datos y ambigüedades.
- Descubrir atributos nuevos u ocultos en columnas de origen controlado débilmente o de formato libre.
- Ajustar los datos mediante la transformación de tipos de datos en un formato estándar.
Funciones de etapa
La tabla siguiente lista las etapas disponibles y proporciona detalles sobre sus funciones:
Etapa | Icono | Función |
---|---|---|
Reglas de datos | Comprueba la calidad de los datos en cualquier lugar del flujo de un trabajo. | |
Investigar | El tipo de investigación de caracteres de la etapa Investigar examina y clasifica los datos, y los analiza en un informe de patrón único. El tipo de investigación de palabras de la etapa Investigar utiliza un conjunto de reglas para clasificar datos como, por ejemplo, nombres de personas, nombres de empresa y direcciones. | |
Match Frequency | Genera la distribución de frecuencia de valores para columnas en los datos de entrada. Utilice la distribución de frecuencia y los datos de entrada en los trabajos de coincidencia. | |
One-source Match | Coincide con registros de un único archivo de origen. | |
Estandarizar | Hace que los datos de origen sean coherentes internamente, para que cada tipo de datos tenga el mismo tipo de contenido y formato. | |
Coincidencia de dos orígenes | Compara dos orígenes de datos de entrada (registros de referencia y registros de datos) para coincidencias. |