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データ・ルールは、Warehouse Builderで作成できる有効なデータ値と関係の定義です。データ・ルールは、表、ビュー、ディメンション、キューブ、マテリアライズド・ビューおよび外部表に適用できます。データ・ルールによって、表(またはその他のオブジェクト)内の正当なデータを判別し、1つの表の複数の列の間または複数の表の間の正当な関係を判別できます。
データ・ルールは、Warehouse Builderのデータ品質機能の中枢です。
データ・プロファイリングの後、検出されたデータの関係に基づいてデータ・ルールを自動的に生成できます。データ・プロファイリングでは、特定のデータ・ルールを使用してデータをテストすることもできます。
データ監査では、データ・ルールを使用してデータの準拠性をテストし、非準拠のデータに関する統計を生成します。
自動生成されたデータ・クレンジング・マッピングでは、データ・ルールに基づいて非準拠のデータを判別します。クレンジング・マッピングの内容は、非準拠のデータに適用するデータ・ルールおよびクレンジング方針を選択することで決定されます。
スキーマのクレンジングにより、オブジェクトにバインドされたデータ・ルールが、クレンジングされたスキーマに定義された制約として変換されます。
ETLマッピングの場合、表またはその他のオブジェクトで1つ以上のデータ・ルールがマッピングのコンテキストで適用されている場合は、Warehouse Builderによって、非準拠の行を管理および監査するためのエラー表およびその他のロジックが自動的に作成および管理されます。
データ・ルールを作成する方法は2通りあります。
「データ・プロファイリング結果からのデータ・ルールの導出」の説明に従って、データ・プロファイリング結果から1つ以上のルールを導出します。
「データ・ルールの作成ウィザードを使用したデータ・ルールの作成」の説明に従って、データ・ルールを直接定義します。
また、Warehouse Builderのすべてのワークスペースには、非NULL値のテストや共通データ形式のテストなど、共通の条件を検証する一定数の事前定義のパブリック・データ・ルールが備わっています。これらのパブリック・データ・ルールには、ワークスペース内のすべてのプロジェクトからアクセスできます。
データ・ルールのメタデータは、ワークスペースに格納されます。データ・ルールを使用するには、データ・ルールをデータ・オブジェクトに適用します。たとえば、有効値が「m」と「f」であることを指定するgender_ruleというデータ・ルールを作成したとします。このデータ・ルールは、Employees表のemp_gender列に適用できます。データ・ルールを適用することによって、emp_gender列に格納される値が「M」または「F」のいずれかであることが保証されます。データ・ルール・バインディングの詳細は、Employees表の表エディタの「データ・ルール」タブで表示できます。