Informatica Data Quality
Management for the Developer

Wdrożenie i automatyzacja procesu zapewnienia
pomiaru i poprawy jakości dzięki 
Informatica Data Quality Administrator

Szczegóły szkolenia

  • Czas trwania szkolenia: 4 dni
  • Liczba osób w grupie: min. 4
  • Grupa docelowa: Developerzy
  • Software: Wersja 10
  • Wymagania wstępne: Brak
  • Sprawdź kalendarz szkoleń: link

 

Szkolenie koncentruje się na przekazaniu praktycznej wiedzy niezbędnej do wdrożenia i automatyzacji procesu zapewnienia pomiaru i poprawy jakości danych dzięki platformie Informatica Data Quality.

Cele

Po pomyślnym ukończeniu kursu, uczestnik zdobędzie umiejętności niezbędne do:

  • 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 danch

  • 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
  • Course topics

  • Modules and content

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

 

 

SKONTAKTUJ SIĘ Z NAMI

 

 

 


integralsolutions

Integral Solutions sp. z o.o.
ul. Wspólna 35 lok. 1
00-519 Warszawa 

22 828 33 05 - Sekretariat

22 692 45 38 - Dział Handlowy

22 692 45 36 - Marketing

22 829 81 32 - HR

22 692 45 37 - Szkolenia

      

 biuro@integralsolutions.pl

 

   +48 22 692 45 38
 

22 828 33 05 - Sekretariat

22 692 45 38 - Dział Handlowy

22 692 45 36 - Marketing

22 829 81 32 - HR

22 692 45 37 - Szkolenia

 

   biuro@integralsolutions.pl

 

ul. Wspólna 35 lok. 1, 00-519 Warszawa

 

      

 

więcej