모든 관계자를 위해 통합된 역할 기반의 데이터 품질 툴
Informatica Analyst
사용하기 쉬운 브라우저 기반의 툴을 통해 업무 부서는 IT 부서의 개입 없이 쉽게 데이터 품질 개선에 참여할 수 있습니다. 이 툴을 사용하여 일선 관리자, 데이터 관리자 및 비즈니스 분석가는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 데이터 품질 스코어카드 프로파일링, 분석 및 생성
- 낮은 데이터 품질의 특정 레코드를 필터링하고 드릴다운하여 해당 레코드가 비즈니스에 미치는 영향과 해결 방법 확인
- 동료에게 이메일로 URL을 전달하여 데이터 품질 매트릭스 및 보고서를 모니터링하고 공유
- 데이터 품질 목표와 유효한 레퍼런스 데이터 집합 정의
- 데이터 품질 규칙의 지정, 유효성 검사, 구성 및 테스트 단순화
- IT 개발자와 효율적으로 협업하여 프로파일을 공유하고 데이터 품질 규칙 구현
- 오류를 식별하고 데이터 품질 예외 레코드 관리
- 데이터 품질 목표를 지속적으로 추적
- 최종 관련된 모든 당사자가 데이터 향상에 참여하도록 유도
Informatica Developer
이 환경은 Eclipse 기반의 강력한 데이터 품질 개발 환경으로, IT 생산성을 향상시킵니다. 이 환경을 통해 IT 개발자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 사내, 파트너사와의 네트워크, 클라우드 등 소재에 관계없이 모든 데이터 소스를 빠르게 검색 및 액세스
- 데이터 분석, 프로파일링 및 정제 프로세스 개선
- 논리적 데이터 객체의 정의 및 모델 수립
- 데이터 품질 규칙을 정교한 데이터 변환 로직과 결합
- 미드스트림 및 비교 프로파일링을 수행하여 로직 개발 단계에서 검증 및 디버그 수행
- 대기 시간에 관계 없이 물리적으로 또는 가상으로 데이터를 제공하는 데이터 품질 서비스 구성
- 비즈니스 분석가와 데이터 관리자가 작성한 모든 프로파일링 및 규칙 규격을 모든 애플리케이션과 프로젝트에 재활용
Informatica Administrator
데이터 통합 환경 관리에 필요한 구성 및 배포 기능을 중앙 집중화하는, 편리한 브라우저 기반의 이 툴로 IT 관리자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 그리드 및 고가용성을 지원하는 구성을 포함한 서비스, 콘텐츠 및 노드 관리
- 사용자, 그룹, 역할, 권한, 허가 등 보안 및 사용자 관리 감독
- 고급 모니터링 및 로그 작성
공유 가능한 북마크 및 참고
모든 데이터 및 모든 용도를 위한 포괄적인 지원
정확한 전세계적 매칭
- 60여 개국을 대상으로 제공되는 사전 구성된 로케일(locale) 인식 고객 데이터 매칭 규칙을 사용하여 전세계 어디서나 다양한 언어로, 중복된 고객 데이터를 손쉽게 식별
- 의료와 금융 서비스 산업 및 공공 부문을 대상으로 하는 사전 구성된 규칙을 사용하여 데이터 품질 확장
전세계 주소 정제
- 통합된 Geocoding을 통해 240 개국의 주소를 정제하여 데이터를 풍부하게 구성
- 정형 및 비정형 주소 데이터에 대한 지원 활용
- 가장 포괄적이고 최신 상태의 전세계 주소 레퍼런스 데이터 활용
- 라틴 문자 외 6개 필기 체계에 대한 음역 지원 활용
모든 프로젝트 유형을 위한 다용도 데이터 품질
- 구성 가능한 단일 개발 환경을 사용하여 고객, 제품, 재무 및 자산 등의 모든 데이터 도메인에 걸쳐 데이터 품질 관리
- 모든 데이터 품질 규칙, 레퍼런스 데이터 및 프로세스를 모든 데이터 통합 프로젝트 유형에 재사용
- 인포매티카의 방법론 및 사전 제작형 데이터 품질 Accelerator를 통해 구축 시간 단축
모든 애플리케이션에 개방
모든 데이터 소스에 대한 범용 연결성
- 데이터 소스가 기업 내부에 있거나 파트너 시스템에 있는지 또는 클라우드에 있는지 여부에 상관없이 입증된 데이터 통합 연결을 기반으로 모든 소스의 데이터를 액세스하고 정제
- 애플리케이션의 요건에 따라 원하는 대기 시간이나 모드(예: 페더레이션 SQL, 웹 서비스, 메시징, 이벤트 기반 알림, ETL)로 데이터 획득, 정제 및 전달
- 여러 데이터 소스에 걸쳐 있는 페더레이션 데이터의 가상 조회 환경을 프로파일링하고 정제
모든 애플리케이션을 위한 중앙집중식 데이터 품질 규칙
- 서비스 기반 아키텍처에서 모든 애플리케이션을 지원하는 데이터 품질 서비스를 구축하고 테스트하고 배포
- 애플리케이션과 독립적으로 데이터 품질 서비스를 중앙집중식으로 관리하여 재사용을 촉진하고 데이터 거버넌스 지원
- 데이터 품질 서비스를 배치 또는 실시간(예: 입력 시점)으로 배포하여 낮은 품질의 데이터가 애플리케이션에 입력되지 않도록 방지