Informatica Data Quality Management for the Developers

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