데이터 품질 관리
데이터 품질을 측정, 모니터 및 유지보수하여 데이터가 특정 유스 케이스에 대한 사용자의 예상 및 표준을 충족하는지 확인하십시오.
우수한 품질의 데이터는 일반적으로 사용에 적합, 결함 없음또는 예상 및 요구사항 충족으로 정의될 수 있는 상태입니다. 데이터 품질은 기본 품질 차원 정확성, 완전성, 일관성, 적시성, 고유성및 유효성및 사용자 정의 품질 차원에 대해 측정됩니다.
데이터 품질 분석은 다음 질문에 대한 응답을 제공합니다.
- 데이터 자산의 전체 품질은 얼마나 좋습니까?
- 품질이 더 좋은 데이터 자산은 무엇입니까?
- 시간이 경과하면서 데이터 자산의 품질이 어떻게 변경되었습니까?
- 데이터 자산이 제가 기대하는 품질 수준에 부합하는가?
요구사항 및 제한사항
데이터 품질 관리의 경우 다음 요구사항 및 제한사항이 존재합니다.
필수 서비스
데이터 품질 관리에는 다음과 같은 서비스가 필요합니다.
- IBM Knowledge Catalog
- DataStage, 또는 DataStage as a Service Anywhere
'을 사용하면 지원되는 지역에서 데이터 품질 규칙을 실행할 수 있습니다. DataStage as a Service Anywhere 사용하면 원격 엔진을 사용하여 IBM Cloud 외부에서 데이터 품질 규칙을 실행할 수 있습니다. 원격 엔진 설정에 대한 자세한 내용은 DataStage as a Service Anywhere 설명서를 참조하세요.
데이터 품질 도구
다음 도구로 작업합니다.
데이터 형식
다음 데이터 형식이 지원됩니다.
- 관계형 및 비관계형 데이터 소스의 테이블
- Delta Lake 그리고 특정 파일 저장 커넥터의 아이스버그 테이블
- 표 형식: Avro, CSV, Parquet, ORC; 로컬 파일 시스템에서 업로드된 데이터 자산의 경우 CSV만 해당
지원되는 커넥터에 대한 정보는 큐레이션 및 데이터 품질에 대해 지원되는 데이터 소스를 참조하십시오.
데이터 크기
모든 크기의 데이터에 대해 데이터 품질 관리 태스크를 수행할 수 있습니다.
필요 권한
역할에 따라 수행할 수 있는 데이터 품질 관리 태스크가 결정됩니다.
- 데이터 품질 정의 및 규칙을 보려면 프로젝트에서 최소한 뷰어 역할이 있어야 합니다.
- 데이터 품질 정의 및 규칙을 작성, 편집 또는 삭제하려면 프로젝트에서 관리 또는 편집자 역할이 있어야 합니다. 또한 데이터 품질 자산 관리 사용자 권한이 있어야 합니다.
- 데이터 품질 규칙을 실행하려면 프로젝트에서 관리 또는 편집자 역할과 데이터 품질 규칙 실행 사용자 권한이 있어야 합니다.
- 규칙 실행 기록 또는 데이터 품질 페이지에서 데이터 품질 문제를 일으킨 데이터(출력 테이블)를 보려면 이슈 세부 정보로 드릴다운 사용자 권한가 있어야 합니다. 그러나 출력 테이블용으로 생성된 프로젝트의 데이터 자산은 연결에 액세스할 수 있는 모든 사람이 액세스할 수 있습니다. 이 데이터 자산에 대한 액세스를 제한하려면 출력 테이블이 저장된 데이터 소스에 대한 연결을 개인 자격 증명으로 설정해야 합니다.
- 데이터 품질 SLA 규칙을 만들거나 편집 또는 삭제하려면 이러한 사용자 권한이 있어야 합니다:
- 거버넌스 아티팩트에 액세스
- 데이터 품질 SLA 규칙 관리
작업공간
프로젝트에서 데이터 품질 관리 태스크를 수행할 수 있습니다. 카탈로그에서 읽기 전용 데이터 품질 정보를 사용할 수 있습니다.
데이터 품질 분석 및 모니터링
데이터 품질 분석 및 모니터링을 사용하여 특정 기준에 대해 데이터를 평가합니다. 유효성 검증 중인 데이터 품질의 중요한 변경사항을 확인하려면 시간 경과에 따라 이러한 평가 기준을 반복적으로 사용하십시오.
데이터 품질 검사가 설계된 후에는 다음 옵션을 사용할 수 있습니다.
데이터 소스에 관계없이 데이터 검사의 로직을 정의하는 데이터 품질 정의를 작성하십시오. 정의에는 실행할 수 있는 데이터 품질 규칙을 작성할 때 실제 데이터 (예: 데이터 소스, 테이블 및 열 또는 결합된 테이블) 에 링크하거나 바인드 하는 논리 변수 또는 참조가 포함되어 있습니다.
선택 데이터 품질 정의를 기반으로 필수 바인딩을 사용하여 데이터 품질 규칙을 작성한 후 해당 규칙을 실행할 수 있습니다. 규칙은 규칙 구성에 따라 관련 통계를 생성하고 출력 테이블을 생성할 수 있습니다.
SQL 기반 데이터 품질 규칙을 작성하십시오.
데이터 품질 규칙의 기능은 단순한 단일 열 테스트에서부터 데이터 소스 내 및 데이터 소스 전체에서 여러 열을 평가하는 범위까지 다양할 수 있습니다.
데이터 품질 평가
데이터의 품질이 양호한지 여부를 판별하려면 데이터가 예상을 충족하는 정도를 확인하고 데이터의 이상 항목을 식별하십시오. 또한 데이터 품질을 평가하면 데이터의 구조 및 컨텐츠에 대해 이해할 수 있습니다.
데이터 품질 모니터링
중요한 데이터가 조직의 품질 기대치를 충족하도록 하려면 데이터의 표준 준수 여부를 모니터링하고 감지된 데이터 품질 문제를 해결할 수 있는 데이터 품질 SLA 규칙을 구현하세요.
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