informatica 如何控制数据质量

informaticaInformatica产品有哪些？Informatica企业数据集成包括InformaticaPowerCenter和InformaticaPowerExchange两大产品。凭借其高性能和完全可扩展的平台，它可以解决几乎所有的数据集成项目和企业集成方案。

大数据分析方法解读及相关工具介绍我们要知道，大数据已经不是大数据了，最重要的现实是分析大数据。只有通过分析，才能获得大量智能的、深入的、有价值的信息。越来越多的应用涉及大数据。这些大数据的属性，包括数量、速度、多样性，都显示了大数据日益增长的复杂性。所以大数据的分析方法在大数据领域尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。

大数据分析的五个基本方面PredictiveAnalyticCapabilities数据挖掘可以让分析师更好地理解数据，而预测分析可以根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。数据质量和主数据管理(data 质量和数据管理)Data 质量和数据管理是一些管理最佳实践。

数据管理目录1定义2管理阶段1、手工管理阶段2、文件系统阶段3、数据库系统阶段3面向应用面向数据的数据管理概念面向数据的数据管理对象4反洗钱5AMLAML程序领域用于比较1定义数据管理数据仓库技术的每一次演进都是为了发现企业数据的更多价值。最近流行的动态数据仓库技术不仅在柔性可视化方面取得了很大的进步，而且为企业决策伙伴和客户服务提供了更有力的支持。数据仓库的发展历史可以分为五个阶段。在数据仓库系统开发之初，其主要功能是为企业内部的一些部门提供一些固定的报表。因此，这个阶段被称为报告阶段。在这个阶段，数据仓库的结构可以根据具体问题进行优化，即使数据查询人员请求的信息量极大，处理这些资料的效率仍然可以很高。当企业用户的顾虑来自于发生了什么？数据仓库为什么进入分析阶段？在这个阶段，决策者开始对数据进行分析，本质上是了解报表数据的真实含义。这就需要对数据进行更细致的多角度分析。为了解决数据查询的瓶颈，在线分析处理(online analytical processing，OLAP)环境出现了，它可以使数据多角度分析的反应时间以秒或分钟计算，因为在OLAP环境中，很多聚合数据都是预先计算好的。而且数据的存储格式与传统的关系数据库环境有本质的区别。有了量化的数据支持，企业会更好地了解业务的动态情况，以及为什么会出现这种情况。