프로젝트에서 데이터의 품질을 평가하기 위한 데이터 품질 규칙을 작성하고 관리할 수 있습니다.
필수 권한이 있는 경우 다음 방법으로 데이터 품질 규칙을 관리할 수 있습니다.
사용자 인터페이스 대신 API를 사용하여 이러한 태스크를 완료할 수도 있습니다. 이러한 API에 대한 링크는 자세히 보기 섹션에 나열되어 있습니다.
- 필수 서비스
- 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.
필요 권한
데이터 품질 규칙을 보려면 프로젝트에서 최소한 뷰어 역할이 있어야 합니다.
데이터 품질 규칙을 작성, 편집 또는 삭제하려면 프로젝트에서 데이터 품질 자산 관리 사용자 권한 및 관리 또는 편집자 역할이 있어야 합니다.
규칙 실행을 위한 프로젝트 설정
프로젝트 레벨 설정은 데이터 품질 규칙 실행의 특정 측면을 판별합니다. 예를 들어, 문자열 값의 후미 공백이 등식 검사에서 무시되는지 여부를 판별합니다. 이러한 설정은 지정된 프로젝트의 모든 데이터 품질 규칙에 적용됩니다. 데이터 품질 규칙에 대한 프로젝트 설정 가져오기 및 데이터 품질 규칙에 대한 프로젝트 설정 바꾸기를 사용하여 각 프로젝트에 대해 이러한 설정을 확인하거나 업데이트할 수 있습니다.
데이터 품질 규칙 작성
다양한 유형의 데이터 품질 규칙을 작성할 수 있습니다.
데이터 품질 규칙 편집
데이터 품질 규칙을 편집하여 해당 설명, 선택된 데이터 품질 차원, 비즈니스 용어 지정 또는 규칙 구성을 업데이트할 수 있습니다. 관련 항목의 목록을 관리할 수도 있습니다.
데이터 품질 규칙을 편집하려면 자산을 열고 적절한 조치를 수행하십시오.
설명 또는 데이터 품질 차원을 업데이트하려면 속성 옆의 편집 아이콘 '
'을 클릭합니다.비즈니스 용어를 관리하려면 자산의 통제 아티팩트 섹션으로 이동하여 필요에 따라 용어를 추가하거나 제거하십시오.
통제 규칙을 지정하거나 삭제하려면 자산의 통제 아티팩트 섹션으로 이동하여 필요에 따라 통제 규칙을 추가하거나 제거하십시오.
규칙 구성을 업데이트하려면 규칙 편집을 클릭하십시오. 규칙 구성을 편집할 때 규칙이 빌드되는 방식을 변경할 수도 있습니다. 데이터 품질 정의 사용에서 SQL문 사용으로 또는 그 반대로 변경할 수도 있습니다. 그러나 이를 수행하면 모든 기존 규칙 구성이 버려지고 기본적으로 처음부터 시작해야 합니다.
출력 유형을 변경할 수도 있습니다. 새 선택사항에 따라 구성된 출력 설정이 재설정되거나 겹쳐써집니다. 변경 전에 작성된 규칙 출력은 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.
데이터를 직접 바인드하는 데이터 품질 규칙의 경우, 바인드된 각 열 및 열을 포함하는 자산과의 데이터 품질 유효성 검증 관계가 관련 항목 섹션에 추가됩니다. 이 유형의 관계가 있는 자산 및 열을 모든 유형의 데이터 품질 규칙에 수동으로 추가할 수 있습니다. 외부에서 관리되는 바인딩이 있는 데이터 품질 규칙 또는 이 관계가 있는 SQL 기반 데이터 품질 규칙에 자산 및 열을 추가하는 경우, 이러한 유형의 규칙은 해당 자산 또는 열의 데이터 품질 점수에 기여합니다. 규칙에 의해 생성되는 점수 및 문제는 데이터 품질 유효성 검증 관계 유형으로 링크되는 모든 자산 및 열에 대해 보고됩니다.
데이터 품질 규칙을 볼 때 정보 아이콘 ' 
'을 클릭하면 출력 설정 또는 관련 자산과 같은 자세한 내용을 볼 수 있습니다.
데이터 품질 규칙 삭제
다음 방법 중 하나로 데이터 품질 규칙을 삭제할 수 있습니다.
- 프로젝트에서 데이터 품질 규칙을 선택하고 삭제를 클릭하십시오.
- 데이터 품질 규칙을 열고 데이터 품질 규칙 이름 옆에 있는 오버플로우 메뉴에서 삭제 를 선택하십시오.
데이터 품질 규칙, 실행 기록, 연관된 DataStage 플로우 및 작업을 삭제하면 프로젝트에서도 삭제됩니다. 프로젝트 및 데이터베이스의 출력 테이블이 보존됩니다. 이 데이터 품질 규칙에 의해 리턴된 문제가 제거되고 데이터 품질 및 차원 점수가 다시 계산됩니다.
자세한 정보
다음 단계
상위 주제: 데이터 품질 관리