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数据质量和主数据管理(数据质量和数据管理)数据质量和数据管理是管理中的一些最佳实践。Informatica中两种隐藏的数据错误当你使用Informatica做ETL时，可能会遇到这两种隐藏的数据错误(隐藏是因为监控日志没有指定任何具体错误，需要根据经验判断):第一种情况，workflow会自动跳过超过长度的。

Da 数据分析方法的解释和相关工具的介绍。要知道，Da 数据已经不是数据了。最重要的现实是分析Da 数据。只有通过分析才能获得大量情报。越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据，包括数量、速度、多样性等方面的性质，都呈现出大数据，复杂度的不断增加。因此，大数据的分析方法是

分析的五个基本方面数据PredictiveAnalyticCapabilities数据挖掘可以让分析师更好的理解数据预测分析可以让分析师根据可视化分析的结果和数据挖掘，数据质量和主数据管理(数据质量和数据管理)数据质量和数据管理是管理中的一些最佳实践。

亲爱的，Smartbi是一个企业级商业智能应用平台。经过多年的不断发展，凝聚了商业智能领域多年的最佳实践经验，整合了数据各行业分析决策支持的功能需求。产品和技术实力毋庸置疑。但是smartbi需要安装很多插件，操作复杂，学习成本比较高。如果是找敏捷的bi平台，其他的也不错，比如finebi，BDP，永红bi，DataFocus等。，而且它们的性价比也不错。

数据管理是反洗钱(AML)的核心。金融服务提供商需要比以往更好地了解他们的客户。洗钱是许多政府在打击犯罪和恐怖主义时考虑的一个主要问题。为此，它们为在其管辖范围内运营的金融服务机构发布了许多指南。数据管理是反洗钱的核心。比如欧盟的反黑钱第三指令和美国的《爱国者法案》都非常注重以下需要注意和严格管理的领域:数据质量:客户识别，了解你的客户(KYC)，Informatica 数据客户(或增强型)尽职调查中的质量解决方案。

分析师还可以通过使用InformaticaDataQuality解决方案，根据观察列表来满足比较客户的监管要求。通常，反洗钱程序中用于比较的字段包括:名字、出生年份、姓氏、地址、性别、身份和出生日期。例如，业务分析师可以通过关注出生年份(而不是完整的出生日期)来分别对每个字段进行加权。在这个示例报告中，如图2中的示例所示，可以生成customer 数据 set和reference 数据 set之间所有潜在匹配的列表，例如观察列表。

如果匹配AML报告中的这些记录不是真正的匹配，您可以设置一个标志，以防止将来的报告使用相同的匹配。搜索和匹配过程也可以仅用于识别和删除系统中的重复内容。潜在的重复内容可以通过基于网络的客户提交给数据质量经理，前者将审查质量差的记录，并在重复内容中选择最佳数据的主记录或完美记录。CIP是KYC计划的一个子集，该计划最终需要相同的质量流程。

什么是数据虚拟化软件？数据虚拟化技术将构建中间件或服务，这些中间件或服务可以从IT架构层的不同来源进行收集、查看和分析数据。这种技术希望从传统的集成方法(如ETL和数据库集成)中节省时间和成本，因为实际的数据从未从源系统中进行过物理移动。然而，迈尔斯认为Informatica的数据服务在某些方面需要改进。首先，他希望看到软件随着时间的推移变得更加用户友好。

迈尔斯还希望Informatica能够与竞争对手的企业服务总线(ESB)技术无缝运行。ESB技术是面向服务的体系结构的主干，它提供了一致的服务视图，并隐藏了底层应用程序的复杂性。迈尔斯说，“你必须能够与消息队列进行交互。我知道Informatica已经在做一些排队功能，但是IBMMQ在ESB领域的份额很大，其他竞争对手也在做。

独立企业数据综合软件提供商Informatica Company(纳斯达克股票代码:INFA)认为数据成功治理的关键在于meta 数据 Management，即赋予数据上下文和含义。在有效的治理之后，Meta 数据可以提供数据流视图的可问责性、影响分析的执行能力、常见的业务术语表及其术语和定义，并最终提供遵从性的审计跟踪。Meta 数据管理已经成为一个重要的功能，它使IT部门能够监控复杂数据集成环境中的变化，同时提供可靠和安全的数据。

Informatica将数据 governance定义为“协调和定义组织内的流程、政策、标准、技术和人员的功能，以将数据作为公司的资产进行管理，从而实现数据的准确、一致、安全和及时的可用性管理和可控增长。数据治理侧重于提供可信和安全的信息，这些信息支持做出明智的业务决策、有效的业务流程和优化利益相关者的交互。

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