概要分析、修复和监视数据质量

概要分析、修复和监视数据质量

	了解数据概要分析和质量了解 OWB 如何搜索数据中的模式、关系和规则以及如何报告有关数据质量的统计信息。			在数据概要分析期间测试与数据规则的相容性根据数据规则对数据进行概要分析以搜索灰数据或不正确的数据规则。
	使用数据规则定义可操作的数据质量需求，并将其应用到数据概要分析、审计和清除操作中。			使用数据审计器监视数据质量定期度量数据质量和数据规则相容性以监视数据质量趋势并尽早确定问题。
	准备和执行数据概要分析创建概要文件对象、设置概要分析参数，然后运行概要分析作业。			在自动数据清除中使用数据规则选择数据对象、规则和用于修复损坏数据的策略，然后让 OWB 自动生成数据清除逻辑。
	从概要分析结果派生数据规则将概要分析中搜索到的模式和关系自动变成可实施的数据规则。			匹配、合并和取消重复数据将 OWB 的功能强大的通用数据匹配、合并和生存算法应用于任何数据类型。
	创建您自己的数据规则从正则表达式、域限制、列之间的关系和任意逻辑表达式构建规则。			与名称和地址清除工具集成通过与第三方名称和地址清除服务集成来修复名称和地址数据的问题。
	最大限度地提高数据概要分析性能对数据子集进行概要分析，并优化系统以更快地运行概要分析。

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	使用数据规则定义可操作的数据质量需求，并将其应用到数据概要分析、审计和清除操作中。			使用数据审计器监视数据质量定期度量数据质量和数据规则相容性以监视数据质量趋势并尽早确定问题。
	准备和执行数据概要分析创建概要文件对象、设置概要分析参数，然后运行概要分析作业。			在自动数据清除中使用数据规则选择数据对象、规则和用于修复损坏数据的策略，然后让 OWB 自动生成数据清除逻辑。
	从概要分析结果派生数据规则将概要分析中搜索到的模式和关系自动变成可实施的数据规则。			匹配、合并和取消重复数据将 OWB 的功能强大的通用数据匹配、合并和生存算法应用于任何数据类型。
	创建您自己的数据规则从正则表达式、域限制、列之间的关系和任意逻辑表达式构建规则。			与名称和地址清除工具集成通过与第三方名称和地址清除服务集成来修复名称和地址数据的问题。
	最大限度地提高数据概要分析性能对数据子集进行概要分析，并优化系统以更快地运行概要分析。