Szczegóły szkolenia
- Czas trwania szkolenia: 4 dni
- Liczba osób w grupie: 4 – 8
- Grupa docelowa: Developerzy
- Software: Wersja 10
- Wymagania wstępne: Brak
- Cena katalogowa za 1 uczestnika: 550 Euro/dzień, możliwy rabat przy większej liczbie uczestników
Szkolenie koncentruje się na przekazaniu praktycznej wiedzy niezbędnej do wdrożenia i automatyzacji procesu zapewnienia pomiaru i poprawy jakości danych dzięki platformie Informatica Data Quality. Ponadto dowiedz się, jak oczyszczać, standaryzować i ulepszać dane podczas testowania i rozwiązywania problemów z rozwiązaniami do zarządzania jakością danych.
Cele
Po pomyślnym ukończeniu kursu, uczestnik zdobędzie umiejętności niezbędne do:
- opisania procesu zarządzania jakością danych
- posługiwania się narzędziem Data Quality
- zrozumienia architektury rozwiązania Data Quality
- właściwego użycia narzędzi Analyst i Deweloper
- posługiwania się narzędziami deweloperskimi
- współpracy przy projektach DQ
- tworzenia reguł DQ, profilowania danych, tworzenia kart pomiarów
- zarządzania tabelami referencyjnymi
- opracowania mappingów i mapletów do standaryzacji, czyszczenia i analizowania danych
- identyfikowania duplikatów rekordów za pomocą klasycznego dopasowywania danych
- tworzenia i uruchamiania workflowów, z procesami obsługi wyjątków pomiaru i poprawy jakości danych
- rozwiązywania problemów, które mogą pojawić się podczas tworzenia procesów DQ
Agenda szkolenia
MODULE 1
Course Introduction
- Course topics
- Modules and content
MODULE 2
Data Quality Process Overview
- Data Quality Management ProcessCycle
- Dimensions of Data Quality
- Data Quality Processes
- Developer and Analyst Roles and Tools
- Data Quality Architecture
MODULE 3
Data Quality Projects and Solutions
- Customer Data Quality Use Cases
- Projects that benefit from cleansed and standardized data
- Data Quality and typical DI/DQ projects
- Reporting, Gating and Cleansing projects
- Solution Architecture for Projects with Data Quality
MODULE 4
Project Collaboration and Reference Table Management
- Developer Interface
- Understanding Analyst projects, Data Objects, Profiles, Rules, Scorecards, Comments and Tags
- Reference Tables and the Data Quality Process
- Creating Reference Tables
- Lab: Review a project created by an Analyst
- Lab: Build Reference Tables
MODULE 5
Working in the Developer Tool
- Tasks in the Developer Tool
- Working with Physical and Logical Data Objects
- Connecting to a table
- Importing and flat file
- Creating logical data objects
- Developer Transformations
- Mappings and mapplets
- Content sets and their uses
- Developer Tips and Tricks
- Lab: Create a project and assign permissions
- Lab: Create a connection to an Oracle table and import a flat file
- Lab: Build a Logical Data Object
MODULE 6
Profiling, Mapplets and Rules
- Column Profiling
- Mapplets and Scorecards
- Profiling techniques to debug and improve development
- Updating Scorecards with Rules
- Lab: Create a Rule to measure the Accuracy of data in a field.
- Lab: Using Informatica Analyst, apply the rule to a Scorecard and review the results
MODULE 7
Standardizing, Cleansing and Enhancing Data
- Standardizing, cleansing and enhancing data.
- Mappings that cleanse, standardize and enhance data
- Developing standardization mapplets
- Configuring standardization transformations
- Lab: Build a Standardization Mapping and Mapplets using Standardization Transformations
MODULE 8
Parsing Data
- The Parsing Process
- Parsing techniques
- Key parsing transformations
- Lab: Perform Parsing using a variety of Parsing Transformations
- Lab: Complete a Standardization Mapping
MODULE 9
Matching Data
- Match Data definition
- The DQ matching process
- The different stages of Matching
- Grouping and its effect on matching
- Grouping methods
- Grouping results and refining a grouping strategy
- Match algorithms
- Lab: Build and fine tune a grouping and matching mapping
MODULE 10
Manual Exception and Consolidation Management
- Exception and Duplicate record management
- Exception Management Process.
- Populating tables with exception and duplicate record tasks
- Lab: Build a Mapping that can be used to identify Exception data
- Lab: Build a Mapping that can be used to identify Duplicate data
MODULE 11
Building, Managing and Deploying Workflows
- Workflows and Workflow Tasks
- Human Tasks and Steps
- Identifying exception and duplicate records
- Deploying and executing workflows
- Verifying Tasks in Informatica Analyst.
- Lab: Build a Workflow to populate the Analyst Inbox with Exception Tasks
- Lab: Build a Workflow to populate the Analyst Inbox with Duplicate Record Tasks
MODULE 12
Deploying: Executing Mappings outside of the Developer tool
- Deployment options
- Mappings as applications
- Scheduling mappings, profiles and Scorecards
- Lab: Schedule Mappings to run using Informatica Scheduler
MODULE 13
Importing and Exporting Project Objects
- Export/import project use cases
- Basic and Advanced Import options
- Exporting a project
- Lab: Import a Project using the Basic method.
- Lab: Import a Project using the Advanced Method.
- Lab: Export a Project
MODULE 14
Troubleshooting
- Common Developer errors
- Common Mapping and Transformation configuration issues
- Common Workflow configuration errors
- Tips for working with the Developer tool
- Lab: Optional. Troubleshoot Mapping configuration issues
Masz do nas pytanie odnośnie szkolenia?
wypełnij formularz, skontaktujemy się z Tobą tak szybko jak to możliwe