참조 데이터 세트는 제품 코드 및 국가 코드와 같은 코드 값(참조 데이터 값)의 논리적 그룹화를 제공합니다. 이러한 코드는 일반적으로 데이터 필드와 연관되고 비즈니스 용어에 지정될 수 있는 허용된 값 세트입니다.

IBM Knowledge Catalog 에서 참조 데이터 세트를 작성하여 API를 통해 애플리케이션을 이용하거나 사용자가 엔터프라이즈 표준에 중앙 집중식으로 액세스할 수 있습니다. 또한 참조 데이터 세트를 사용하여 데이터 클래스에 대해 일치하는 패턴을 제공하여 데이터 프로파일링 및 검색을 통해 데이터 필드를 자동으로 분류할 수 있습니다. 그런 다음 데이터 품질 분석에서 이러한 데이터 클래스를 데이터 열에 있는 값의 품질 및 일관성을 평가할 수 있습니다.

예를 들어, 참조 데이터는 특정 필드에 대한 표준 값 세트를 정의하는 데 도움이 됩니다. 국가 코드의 표준 정의를 작성하고 이 참조 데이터를 사용하여 국가 코드 필드가 표준 정의를 준수하는지 확인하는 데 유용할 수 있습니다. “US”, “USA”, “United States” 및 "America"와 같은 다른 명칭은 모두 동일한 참조 데이터 값으로 해석될 수 있습니다. 결과적으로 훨씬 더 일관성 있는 데이터를 얻을 수 있습니다.

사전 정의된 참조 데이터 세트도 제공됩니다. 여기에는 데이터 위치 규칙을 사용하여 위치를 기반으로 데이터 액세스를 제어할 수 있도록 데이터 자산에 대한 실제 위치 및 주권 위치 값이 포함됩니다.

참조 데이터 세트에 대한 계층 구조를 작성할 수 있습니다. 계층 구조를 사용하면 참조 데이터 세트를 더 쉽고 빠르게 검색할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 세트를 검색했지만 관계 정보가 사용 가능하지 않았던 경우 데이터 세트 컨텍스트를 기억하고 데이터 세트를 한 번에 하나씩 검색해야 할 수 있습니다. 그러나 계층 구조 정보를 사용하면 특정 데이터 세트로 시작하고 해당 데이터 세트의 컨텍스트 내 및 주위에서만 모든 관련 세트를 탐색할 수 있습니다.

참조 데이터 세트의 값과 하나 이상의 다른 참조 데이터 세트의 값 사이의 관계를 작성할 수도 있습니다. 이러한 관계를 값 맵핑 또는 크로스워크(cross walk)라고 합니다.

이 방식으로 관계를 설정하면 참조 데이터 세트 간에 값이 상호 연결되는 방식을 보다 쉽게 이해하고 이러한 값을 수동으로 검색하는 데 사용할 수 있는 시간을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 다음 이미지에서 United States of America 값이 다른 참조 데이터 세트에 있는 두 개의 다른 값(Soybean Farming 및 Agriculture)에 맵핑되고 다른 국가 값 India가 다른 참조 데이터 세트의 통화 값에 맵핑됨을 확인할 수 있습니다.

관련 값 설정에 대한 정보는 참조 데이터 세트에 대한 파일 가져오기를 참조하십시오.