データ・ルールの使用

データ・プロファイリング結果に基づいてデータ・ルールを導出するのみでなく、独自のデータ・ルールを定義することも可能です。データ・ルールは、それが定義されているプロジェクト内の複数の表にバインドできます。1つのオブジェクトに必要な数のデータ・ルールを含めることができます。

デザイン・センターを使用して、データ・ルールを作成および編集します。データ・ルールを作成した後、そのルールを次のようなシナリオで使用できます。

データ・プロファイリングでのデータ・ルールの使用

データ・プロファイリングを使用して表を分析する際に、データ・ルールを使用して、指定のルールに対するデータの準拠レベルを分析して統計を収集できます。その結果から、新規のデータ・ルールを導出できます。データ・プロファイリングにより大多数のレコードで特定の列の値がred、whiteおよびblueであることが判明した場合は、カラー・ドメイン（red、whiteおよびblue）を定義する新規データ・ルールを導出できます。その後、このルールを再利用して他の表をプロファイルしたり、他のルールと同様に、スキーマの修正、データ・クレンジングおよびデータ監査に使用できます。

スキーマ修正でのデータ・ルールの使用

データ・ルールを使用して、ソース・スキーマを、新規表の構造がデータ・ルールに厳密に準拠している形で、新しいターゲット・スキーマに変換できます。この新規表ではデータ・ルールが厳格に遵守されています。新しいスキーマでは、表列のデータ型とデータ・ルールの整合性が維持され、ルールに基づく制約が生成されて表に適用され、スキーマが正規化されます。

データ・クレンジングでのデータ・ルールの使用

データ・ルールを使用する第2の方法では、データ・ルールを修正マッピングに使用し、ソース表のデータをデータ・ルールと比較検証し、準拠レコードと非準拠レコードを判別します。分析されたデータ・セットは修正され（孤立レコードの削除、不正確なドメイン値の修正など）、クレンジングされたデータ・セットが修正済ターゲット・スキーマにロードされます。

データ監査でのデータ・ルールの使用

データ・ルールは、データ監査にも使用されます。データ監査とは、データを一連のデータ・ルールと比較検証して準拠レコードと非準拠レコードを判別するプロセスです。データ監査により、ルールに対するシステム内のデータの準拠レベルを示す統計メトリックが収集され、欠陥データが監査表とエラー表にレポートされます。その点では、データ・ルール・ベースの修正マッピングに似ていますが、この種の修正マッピングには、データ・ルールに準拠しないデータ用のレポート専用オプションも用意されています。