Større billede

 

Anvendelsesområde: Data Discovery, analyse og bearbejning af datakilder

 

Information Analyzer er et værktøj til at analysere og bearbejde datakilder, sådan at man bl.a. kan sammenholde data fra kilder med forskellig struktur, finde fælles nøgler og udforme en samordnet datamodel (på 3. normal form) for data staging. Forskellig struktur af data er en almindelig årsag til problemer i integrationsprojekter.

 

Man kan automatisere processen med at udforske datakilderne, noget som typisk vil reducere tidsforbruget til dette fra måneder til dage. Information Analyzer kan også automatisk definere ETL job.

 

Information Analyzer er særdeles effektivt til at modellere og konstruere databaser for Master Data Management.

 

Bemærk at programmet bruger dataindholdet som grundlag for analysene, og afdækker dermed den sande natur i data.  Dette omfatter bl.a. identificering af skjulte datatyper i tekst og heltalsfelter. Et eksempel er en dato: ”1999-12-31” (tekst), 19991231 (heltal).

 

Med Information Analyzer får man en standardiseret proces til at integrere forskellige systemer. Endvidere åbner denne løsning mulighed for at overvåge datakvaliteten over tid.

 

Produktet er en del af dataintegrationssuiten (Information Server) fra IBM, som Gartner i længere tid har betragtet som den mest visionære og komplette løsning på området.

Større billede

Anvendelsesområde: Data Quality (DQ), standardisering af data og fjernelse af duplikater
QualityStage er et værktøj til at standardisere data som opptræder i forskellige formater, skrivemåder og grader af fejlindtastninger. En anden central opgave er at fjerne duplikater. Som regel bruges disse to funktioner samtidig.

Ud fra standardiseringsregler (som man også selv kan definedre) kan programmet trække de forskellige bestanddele i et dataelement ud, og rette disse til i en standardiseret form.

 

Standardiserede skrivemåder gør, at man senere med større præcision kan sammenstille data fra flere kilder. I tillæg kan man, ved dobbelte forekomster af poster, kombinere informationen fra de forskellige poster sådan, at det er den bedste information fra hver post, som overlever:

 

Adresser er eksempel på et område ud af utallige, hvor QualityStage kan trække præcis information ud af ustrukturerede data, læs fritekst.   Andre eksempler er arbejdsordrer, varebestillinger, lagre osv.

 

QualityStage udnytter det faktum, at vi har en vis struktur og orden i sproget, som vi taler og skriver, og at der i de fleste (arbejds-)processer findes flere mønstre, som til stadighed repeteres.  I QualityStage kan man definere regler for, hvordan man vil tolke disse forskellige mønstre.

 

 

Større billede

 

Trinene i QualityStage-processen

Større billede

 

 

QualityStage har kapacitet til at håndtere store og komplekse datamængder hurtigt og effektivt.

 

Gartner har placeret produktet i lederkvadranten for datakvalitetsværktøjer (april 2006). Det regnes også som det mest fremtidsrettede produkt, og man fremhæver her specielt egenskaberne knyttet til parsing, harmonisering og avanceret matching.