IBM QualityStage è una soluzione software per la qualità dei dati progettata per aiutare le organizzazioni a garantire l'accuratezza, la coerenza e la completezza dei loro dati. Aiuta le organizzazioni a identificare e correggere gli errori nei dati e ad assicurarsi che i dati siano coerenti in tutte le applicazioni e i database. QualityStage aiuta le organizzazioni anche nella standardizzazione dei dati, nella corrispondenza dei dati, nella pulizia dei dati e nella profilazione dei dati.
IBM QualityStage offre funzionalità quali la profilazione dei dati, la pulizia dei dati, la standardizzazione dei dati, la corrispondenza dei dati e la sopravvivenza dei dati. La profilazione dei dati aiuta a identificare e comprendere il contenuto, la struttura e la qualità dei dati. La pulizia dei dati serve a correggere gli errori nei dati e ad assicurarne la coerenza. La standardizzazione dei dati aiuta a uniformare i valori dei dati tra le applicazioni e i database. La corrispondenza dei dati aiuta a identificare i record simili o correlati. La sopravvivenza dei dati aiuta a combinare più record in uno solo.
La profilazione dei dati viene utilizzata per identificare e comprendere il contenuto, la struttura e la qualità dei dati. QualityStage offre funzioni quali l'analisi dei dati, l'analisi della qualità dei dati, l'analisi dei modelli di dati e le regole di profilazione dei dati. L'analisi dei dati aiuta ad analizzare i dati e a identificare i problemi. L'analisi della qualità dei dati aiuta a identificare i problemi di qualità dei dati. L'analisi dei modelli di dati aiuta a identificare i modelli di dati e le regole di profilazione dei dati aiutano a definire gli standard di qualità dei dati.
La pulizia dei dati serve a correggere gli errori nei dati e ad assicurarne la coerenza. QualityStage offre funzioni quali la trasformazione dei dati, lo scrubbing dei dati, la convalida e la correzione dei dati. La trasformazione dei dati aiuta a trasformare i dati da un formato all'altro. Lo scrubbing dei dati aiuta a rimuovere i dati non validi. La convalida dei dati aiuta a convalidare i dati e la correzione dei dati aiuta a correggere gli errori.
La corrispondenza dei dati aiuta a identificare i record simili o correlati. QualityStage offre funzioni come il fuzzy matching, l'address matching, il name matching e il phonetic matching. La corrispondenza fuzzy aiuta a identificare i record simili. La corrispondenza degli indirizzi aiuta a identificare gli indirizzi simili. La corrispondenza dei nomi aiuta a identificare i nomi simili. La corrispondenza fonetica aiuta a identificare i record che hanno un suono simile.
La sopravvivenza dei dati aiuta a combinare più record in uno solo. QualityStage offre funzioni quali la selezione dei record, l'unione dei record, l'arricchimento dei record e l'eliminazione dei record. La selezione dei record aiuta a selezionare i record da unire. L'unione dei record aiuta a combinare i record in uno solo. L'arricchimento dei record consente di aggiungere dati supplementari ai record. L'eliminazione dei record aiuta a rimuovere i record non più necessari.
La standardizzazione dei dati aiuta a standardizzare i valori dei dati tra le applicazioni e i database. QualityStage offre funzioni quali regole di standardizzazione dei dati, regole di convalida dei dati, regole di mappatura dei dati e regole di trasformazione dei dati. Le regole di standardizzazione dei dati aiutano a definire gli standard dei dati. Le regole di convalida dei dati aiutano a convalidare i dati. Le regole di mappatura dei dati aiutano a mappare i dati da un'origine a un'altra. Le regole di trasformazione dei dati aiutano a trasformare i dati da un formato a un altro.
L'implementazione di QualityStage richiede una comprensione approfondita dei dati e dei loro requisiti di qualità. QualityStage può essere implementato on-premise o tramite una soluzione basata su cloud. Prima di implementare QualityStage, le organizzazioni devono analizzare i propri dati e definire gli standard di qualità dei dati. Una volta implementato QualityStage, le organizzazioni devono monitorare i dati per garantirne l'accuratezza e la coerenza.
QualityStage aiuta le organizzazioni a garantire l'accuratezza, la coerenza e la completezza dei dati. Aiuta le organizzazioni a identificare e correggere gli errori nei loro dati e ad assicurarsi che i dati siano coerenti in tutte le applicazioni e i database. QualityStage aiuta le organizzazioni anche nella standardizzazione dei dati, nella corrispondenza dei dati, nella pulizia dei dati e nella profilazione dei dati. QualityStage aiuta le organizzazioni a migliorare la qualità dei dati e ad aumentare l'efficienza operativa.
Lo scopo della fase di qualità è quello di garantire che i dati siano di alta qualità e adatti allo scopo. Questa fase è tipicamente utilizzata per verificare la presenza di errori, incongruenze e valori mancanti. La Fase della qualità può anche essere utilizzata per standardizzare i dati, ad esempio per formattare le date o convertire il testo in maiuscolo.
L'IBM prevede quattro fasi principali: inserimento dei dati, elaborazione dei dati, output dei dati e archiviazione dei dati. Ogni fase ha un proprio insieme di attività e strumenti.
La prima fase, l'inserimento dei dati, è il processo di acquisizione dei dati da varie fonti, come documenti cartacei, moduli, immagini e file audio. Questi dati vengono poi convertiti in un formato digitale che può essere elaborato dai computer. L'inserimento dei dati può avvenire manualmente, attraverso l'uso di software di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), o attraverso l'uso di dispositivi di acquisizione automatica dei dati (ADC), come scanner di codici a barre e lettori di bande magnetiche.
La seconda fase, l'elaborazione dei dati, è il processo di manipolazione dei dati per estrarre informazioni utili. Questa fase comprende attività quali la pulizia dei dati, la trasformazione dei dati, l'aggregazione dei dati e l'estrazione dei dati. L'elaborazione dei dati avviene tipicamente tramite applicazioni software, come i sistemi di gestione dei database (DBMS) e i software di analisi statistica.
La terza fase, l'output dei dati, è il processo di presentazione dei risultati dell'elaborazione dei dati in un formato leggibile dall'uomo. Questa fase comprende attività quali la generazione di rapporti, la visualizzazione dei dati e la loro diffusione. L'output dei dati può essere effettuato con diversi metodi, come la stampa, il web e l'e-mail.
La quarta fase, l'archiviazione dei dati, è il processo di archiviazione dei dati in un luogo sicuro e accessibile. Questa fase comprende attività quali il backup e l'archiviazione dei dati. L'archiviazione dei dati può essere effettuata con diversi metodi, come unità disco, supporti rimovibili e cloud storage.