S’initier à InfoSphere QualityStage for z/OS
- Comprendre les enjeux de la qualité des données dans les environnements mainframe
- Explorer les avantages de l'utilisation d'InfoSphere QualityStage for z/OS
- Aperçu de l'architecture et des composants clés de QualityStage for z/OS
- Identifier les types de problèmes de qualité des données traités par la solution
- Intégrer QualityStage for z/OS dans les environnements mainframe existants
Nettoyer et normaliser des données
- Utiliser InfoSphere QualityStage for z/OS pour nettoyer les données inexactes ou erronées
- Normaliser les données pour garantir leur cohérence et leur uniformité
- Gérer les variations et les erreurs de données dans les systèmes mainframe
- Créer et gérer les règles de nettoyage et de normalisation
- Utiliser des composants personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques de nettoyage
Détecter et corriger les doublons
- Utiliser InfoSphere QualityStage for z/OS pour identifier les doublons de données
- Créer des méthodes de correspondance pour détecter les enregistrements similaires
- Gérer les seuils de correspondance pour ajuster la sensibilité de détection
- Utiliser des techniques de fusion pour combiner les enregistrements doublons
- Valider et corriger les doublons identifiés dans les données
- Intégrer la détection des doublons dans les processus mainframe
Gérer les incohérences et les anomalies
- Utiliser InfoSphere QualityStage for z/OS pour détecter les incohérences et les anomalies dans les données
- Créer des règles de validation pour identifier les erreurs et les incohérences
- Normaliser les valeurs incorrectes pour améliorer la qualité des données
- Utiliser des méthodes de validation avancées pour des analyses approfondies
- Intégrer la détection des incohérences dans les flux de données mainframe
- Surveiller la qualité des données et auditer les activités liées à la correction
Intégrer et optimiser des performances
- Intégrer InfoSphere QualityStage for z/OS avec d'autres systèmes mainframe et applications
- Utiliser des connecteurs pour accéder aux sources de données et aux cibles
- Optimiser les performances pour traiter de grandes quantités de données
- Configurer les paramètres de qualité des données pour des performances optimales
- Utiliser la mise en cache et d'autres techniques pour accélérer les traitements
- Surveiller les performances et effectuer des ajustements pour maintenir l'efficacité
Planifier et suivre de la qualité des données
- Planifier les activités de nettoyage, de déduplication et de correction des données
