データの自動修正およびデータ・ルールの概要

プロファイリング結果からデータ・ルールを導出した後、プロファイリング結果に基づいたソース・データの修正プロセスを自動化できます。スキーマ修正とマッピング修正の作成が可能です。スキーマ修正ではスクリプトが作成されます。このスクリプトを使用すると、導出したデータ・ルールを適用して、ソース・オブジェクトと同じ構造を持つデータ・オブジェクトの修正済セットを作成できます。マッピング修正では、ソース・オブジェクトからデータを取得して新しいオブジェクトにロードするための新しい修正マッピングが作成されます。

特定のデータ・オブジェクト（表、ビューなど）に特定のデータ・ルールのセットを適用する場合、Warehouse Builderは次のデータ修正オブジェクトおよびロジックを自動的に生成できます。

• 修正済スキーマ・オブジェクトの定義。これは、ソース表と同じ列を持ち、同じデータ・ルールがバインドされている表ですが、制約が存在し、データ型やその他の構造がより厳格なため、データ・ルールの修正が必要です。修正済スキーマへの個々のデータ・ルールの適用方法の詳細は、「表: スキーマ修正用のデータ・ルールの実装」を参照してください。

• 修正した新しい表にクリーンなバージョンのソース・データをロードするためのクレンジングETLマッピング。準拠した行は、変更することなく、クリーンな表にパススルーできます。準拠していないデータはフィルタリングして除外するか、報告するか、準拠するように修正できます。Warehouse Builderには多数の一般的なデータ修正アルゴリズムが組み込まれていますが、ユーザー独自のクレンジング・ロジックを実装することもできます。使用可能な修正方法の詳細は、「データ修正のクレンジング方針」を参照してください。

修正済データを実際に作成するには、修正したスキーマ・オブジェクト、マッピングおよび関連するデータ・ルールをターゲット・ロケーションに配布し、マッピングを実行するか、必要に応じて実行するようにスケジュールを設定する必要があります。その後、元の汚れたデータのかわりにクリーンなスキーマ・オブジェクトをソースとして使用してさらにETLを実装できます。