DQS(데이터 품질 프로젝트)

적용 대상:SQL Server

DQS(Data Quality Services)의 데이터 품질 프로젝트는 데이터 정리 및 데이터 일치 작업을 수행한 다음 결과 데이터를 SQL Server 데이터베이스 또는 .csv 파일로 내보내는 기술 자료를 사용하여 원본 데이터의 품질을 향상시키는 수단입니다. 데이터 품질 프로젝트를 정리 프로젝트 또는 일치하는 프로젝트로 만들어 해당 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터 정리 및 일치에 대한 지식은 동일한 기술 자료에 기본 제공될 수 있으므로 동일한 기술 자료를 사용하여 정리 및 일치 프로젝트를 실행할 수 있습니다.

데이터 품질 프로젝트에는 다음과 같은 이점이 있습니다.

• DQS 기술 자료의 지식을 사용하여 원본 데이터에 대한 데이터 정리를 수행할 수 있습니다.

• 기술 자료에서 일치하는 정책을 사용하여 원본 데이터에서 데이터 일치를 수행할 수 있습니다.

• 정리 및 일치 작업을 안내하고 선택 항목에 따라 데이터를 SQL Server 데이터베이스 또는 .csv 파일로 내보내는 마법사를 제공합니다. 데이터 관리자는 데이터 품질 프로젝트를 사용하여 컴퓨터 지원/대화형 정리 및 데이터 일치 단계를 실행하고 제어할 수 있습니다.

데이터 품질 프로젝트: 정리 작업

정리 데이터 품질 프로젝트를 사용하여 기술 자료에 따라 원본 데이터를 정리할 수 있습니다. DQS의 데이터 정리 작업은 2단계 프로세스입니다.

1. 기술 자료의 지식에 대해 원본 데이터를 분석하고 변경 내용을 제안하는 컴퓨터 지원 데이터 정리 프로세스입니다. 처리된 데이터는 DQS에 의해 분류(제안, 새로 만들기, 잘못됨, 수정됨 및 올바름)되어 추가로 처리할 수 있도록 사용자에게 표시됩니다.

2. 데이터 관리자가 컴퓨터 지원 데이터 정리 프로세스에서 제안한 데이터를 승인, 거부 또는 수정할 수 있도록 하는 대화형 정리 프로세스입니다.

데이터 품질 프로젝트의 정리 작업에 대한 자세한 내용은 Data Cleansing를 참조하세요.

데이터 품질 프로젝트: 일치 작업

일치하는 데이터 품질 프로젝트를 사용하면 기술 자료의 일치 정책에 따라 일치 작업을 수행하여 정확하고 근사한 일치 항목을 식별하여 데이터 중복을 방지하여 중복 데이터를 제거할 수 있습니다. 따라서 일치를 실행하기 전에 데이터를 정리하는 것이 좋습니다. 방법은 다음과 같습니다.

1. 데이터 품질 프로젝트를 만들고 정리 작업을 선택하고 원본 데이터에 대한 데이터 정리 작업을 완료한 다음 SQL Server 데이터베이스의 테이블로 내보냅니다.

2. 일치하는 정책이 포함된 기술 자료를 사용하여 다른 데이터 품질 프로젝트를 만들고, 일치 작업을 선택한 다음, 맵 페이지에서 1단계에서 정리된 데이터를 내보낸 데이터베이스와 테이블을 선택합니다.

3. 정리된 데이터에 대한 일치 작업을 완료합니다.

데이터 품질 프로젝트의 일치 작업에 대한 자세한 내용은 데이터 일치를 참조하세요.

데이터 프로파일링 및 알림

데이터 품질 프로젝트에서 정리 및 일치 작업을 실행하는 동안 DQS에서 처리되는 데이터에 대한 실시간 통계 및 정보를 볼 수 있습니다. 데이터 프로파일링은 정리 및 일치 프로세스의 효율성을 평가하는 데 도움이 되며, 데이터 정리 또는 일치가 데이터 품질을 개선하는 데 도움이 되는 정도를 잠재적으로 확인할 수 있습니다. DQS 프로파일링에서는 완결성 (데이터가 존재하는 정도)과 정확도 (데이터를 의도된 용도에 맞게 사용할 수 있는 정도)의 두 가지 데이터 품질 차원을 제공합니다. 또한 데이터 프로파일링 정보에 따라 데이터 정리 및 데이터 일치 작업을 향상시키기 위해 수행할 수 있는 작업에 대한 알림이 사용자에게 표시됩니다. 데이터 프로파일링 및 알림에 대한 자세한 내용은 DQS의 데이터 프로파일링 및 알림을 참조하세요.

관련 작업

참고 항목

DQS 기술 자료 및 도메인