Veri varlıklarının profilleri

İlişkisel ve yapısal veriler

Yapılandırılmış ya da ilişkisel veriler içeren veri varlıklarına ilişkin profiller farklı şekillerde oluşturulabilir:

• Yönetilen kataloglarda, veri varlıkları aşağıdaki kural dışı durumlar dışında kataloğa eklendiğinde tek tek veri varlıklarına ilişkin profiller otomatik olarak oluşturulur:

  • Katalog için otomatik profil oluşturmayı devre dışı bırakdınız.
  • Varlık, kişisel kimlik bilgilerini kullanacak şekilde yapılandırılmış bir bağlantıdan geliyor.
  • Varlık, yayınlanmadan önce meta veri zenginleştirmesi aracılığıyla profillendi. Bu tür varlıkların zaten varlıkla birlikte kataloğa eklenen bir profili var.

• Veri koruma kuralı uygulaması olmayan projelerde ve kataloglarda, tek tek veri varlıkları için el ile profil oluşturabilirsiniz . Varlık daha önce profillenmediyse, yönetilen bir katalogda el ile bir profil de oluşturabilirsiniz.

• Projelerde, bir kerede büyük veri varlıkları kümelerinin profilini oluşturmak için bir meta veri zenginleştirme varlığı oluşturabilir ve çalıştırabilirsiniz. Bu varlık profilleri projede kullanılabilir. Zenginleştirilmiş varlıkları profilleriyle birlikte herhangi bir katalog tipinde yayınlayabilirsiniz. Bkz. Meta veri zenginleştirmeyi yönetme.

Bir hesap içinde, bir varlığı bir projeden bir kataloğa yayınladığınızda ya da bir katalogdan bir projeye eklediğinizde, profil oluşturma sonuçları veri varlığıyla birlikte kopyalanır. Ancak, katalog ve proje farklı hesaplara aitse, kullanılabilir veri sınıfları kümesi farklı olabileceği için profiller kopyalanmaz.

Bir projedeki ya da katalogdaki varlığın Profil sayfasından tek bir varlık profilini güncelleyebilirsiniz. Meta veri zenginleştirmesinde yer alan bir veri varlığının profilini el ile güncellerseniz, profil ve analiz bilgileri de ilgili zenginleştirme sonuçlarına yansıtılır. Yeni zenginleştirme sonuçları yayınlandığında profiller de güncellenir.

Var olan bir tanıtımı güncellediğinizde, tanıtımın içereceği veri sınıflarını değiştirebilirsiniz. Daha önce bir sütuna atanmış bir veri sınıfını dışladıysanız, güncellenen profil, farklı bir veri sınıfı atanmamışsa, ilgili sütun için Sınıf hariç tutuldu (profilden) seçeneğini gösterir. Atanmış veri sınıfına erişiminiz olmadığı sütunlar için Sınıf dışlandı (profilden) seçeneğini de görürsünüz.

Yapısal olmayan veriler

Yapısal olmayan veri varlıklarına ilişkin profiller her zaman otomatik olarak oluşturulur. Ancak, veri varlıkları doğrudan projeye ya da kataloğa yüklenmelidir. Bağlantılı varlıklar olarak eklenen yapılandırılmamış belgelerin profili oluşturulmaz.

İlişkisel ve yapısal veriler

Bir proje ya da katalogdaki Profil sayfasından yapısal ya da ilişkisel verilerle bir veri varlığı için profil oluşturur ya da güncellerseniz, sütunlar analiz edilir.

Bir projede ya da katalogda tek bir varlık profili oluşturulduğunda, profil varsayılan olarak ilk 5.000 veri satırına dayalı olarak oluşturulur. Veri varlığının 250 'den fazla sütunu varsa, profil ilk 1000 veri satırına dayalı olarak oluşturulur. Profil, meta veri zenginleştirme yoluyla oluşturulursa, örnekleme meta veri zenginleştirme ayarları tarafından belirlenir.

Verilerinizin yapısını ve içeriğini tanımlamak ve sınıflandırmak için, çözümleme aşağıdaki görevleri içerir:

• Analiz edilen her sütunun verilerine ilişkin istatistikleri hesaplayın.
• Kolonlar ve veri tipleri dağılımı için veri tiplerini hesaplayın.
• Sütun ve biçim dağılımı için veri biçimlerini hesaplar.
• Verileri sınıflandırın ve sütunlar için veri sınıfı adaylarını hesaplayın.
• Frekans dağılımlarını yakalayın.

Yapısal olmayan veriler

Yapısal olmayan veri varlıklarının profilini çıkarmak için, düz metin belgeden çıkarılır ve çıkarılan metnin ilk 5 MB ' lik alanı analiz edilir. Profil oluşturma sırasında, belirli bilgi tiplerini tanımlamak için çıkarılan belge içeriğine birkaç kalıp uygulanır. Bu tür bilgileri saptamak için, bilginin yapısı, yakındaki bağlam, çıkarılan içeriğin tamamı ve belgenin yazıldığı dil dikkate alınır. Sonuçlar daha sonra önceden tanımlanmış veri sınıflarıylaeşlenir. Örneğin, banka hesap numaraları algılanırsa, belgeye IBAN veri sınıfı atanır. Ya da belge şehir adları içeriyorsa, veri sınıfı şehir atanır.

Ancak, yapısal olmayan verilere uygulanan herhangi bir algılama mantığının %100 doğru olması beklenemeyeceğini ve bunun da hatalı sınıflandırmalarla sonuçlanabileceğini unutmayın.

Atanmış veri sınıfları, ilkelerle yapılandırılmamış veri varlıklarındaki verilere erişimi engellemek ya da verileri maskelemek için kullanılamaz.

İlişkisel ve yapısal veriler

İlişkisel ya da yapısal verileri içeren bir veri varlığının profili, veri kümesindeki her bir sütuna ilişkin bilgileri gösterir.

Profil sekmesi, bazı genel bilgiler ve çözümleme sonuçlarına genel bakış sağlar:

• Profil ne zaman oluşturuldu ya da en son güncelleştirildi.

• Çözümlenen sütun ve satır sayısı.

• Her kolon için çıkarsanan veri sınıfı ve o veri sınıfı için güven. Veri sınıfları , sütundaki verilerin içeriğini açıklar: örneğin, şehir, hesap numarası ya da kredi kartı numarası. Veri sınıfları, veri koruma kurallarıyla verileri maskelemek ya da veri varlıklarına erişimi kısıtlamak için kullanılabilir. Veri sınıfları, varlığın Genel Bakış sayfasında ve Profil sayfasında her sütun için görüntülenir.

  Bir veri sınıfının güveni, veri sınıfıyla eşleşen boş olmayan değerlerin yüzdesidir.

  Birkaç veri sınıfı, bir kolon düzeyinde saptanan ve atanan daha soysal tanıtıcılardır. Daha belirli bir veri sınıfı bir değer düzeyinde tanımlanamadığında bu veri sınıfları atanır. Soysal tanıtıcılar her zaman %100 güvenlidir ve şu veri sınıflarını içerir: kod, tarih, tanıtıcı, gösterge, miktar ve metin.

• Her bir sütun için eşleşen, eşleşmeyen ya da eksik verilerin yüzdesi.

• Bir sütunda tanımlanan tüm değerler için sıklık dağılımı.

• Ayrı değerlerin sayısı, benzersiz değerlerin yüzdesi, alt sınır, üst sınır ya da ortalama ve bazen de o sütundaki standart sapma gibi her bir sütuna ilişkin verilerle ilgili istatistikler. Ayrı değer sayısı, kolona ilişkin örneklenmiş verilerde kaç farklı değerin bulunduğunu gösterir. Benzersiz değerlerin yüzdesi, sütunda yalnızca bir kez görüntülenen ayrı değerlerin yüzdesini gösterir.

  Bir sütunun veri biçimine bağlı olarak istatistikler biraz değişir. Örneğin, tamsayı veri tipindeki bir kolona ilişkin istatistikler minimum, maksimum ve ortalama değerlere ve standart bir sapma değerine sahipken, veri tipindeki bir kolona ilişkin istatistikler minimum uzunluk, maksimum uzunluk ve ortalama uzunluk değerlerine sahiptir.

Kolon adını tıklattığınızda, kolon verileriyle ilgili daha ayrıntılı bilgi edinilebilir. Bkz. Ayrıntılı profil oluşturma sonuçları.

Yapısal olmayan veriler

Yapılandırılmamış verileri olan bir belgeyi içeren bir veri varlığının profili, riske ilişkin belge içeriğinin üst düzey olarak değerlendirilmesini sağlayan bilgileri gösterir: atanan veri sınıfları, değer istatistikleri ve dil, dosya boyutu ya da sözcük sayısı gibi meta veriler.