通過Informatica構建數(shù)據質量管理主要分為四大部分。首先是Analyze andProfiling，通過對現(xiàn)有數(shù)據的詳細分析、描繪，來確定怎樣進行處理和標準化;第二是StandardiseCleanse，標準化和清洗更容易讓計算機識別，比如數(shù)據可以通過什么樣的格式進行限制和約束，那些信息可以通過數(shù)據質點或者參考數(shù)據進行相關的標準化;第三是Match，標準化后要進行相關的數(shù)據匹配，解決數(shù)據重復性問題，保證數(shù)據的唯一性;第四是Consolidate，將重復的數(shù)據進行合并，最后運用到不同的系統(tǒng)當中。需要注意的是，在整個過程中我們都需要進行相關的監(jiān)控。

現(xiàn)在，很多企業(yè)的數(shù)據中心，不僅僅只是一個最單純的面向數(shù)據倉庫的數(shù)據存儲中心，而是既能支持業(yè)務運營，又支持系統(tǒng)分析，還可進行系統(tǒng)間的整合。在數(shù)據中心建設中，數(shù)據質量需要從數(shù)據源端就開始進行治理，包括PowerCenter、Data Quality、MDM Hub、Informatica 9在內的Informatica的數(shù)據質量工具，可以將所有的業(yè)務邏輯和規(guī)則變成相關的一些服務，由各個業(yè)務前端、各個業(yè)務處理過程中，對數(shù)據處理服務進行調用，進行相關的數(shù)據校驗驗和數(shù)據清洗，保證數(shù)據產生過程中的數(shù)據質量，減少事后數(shù)據處理的難度和投入。

總的來說，數(shù)據質量管理是一個綜合的治理過程，不能通過簡單的技術手段得意解決，需要從企業(yè)的高度加以重視，才能為數(shù)據中心建設提供高質量的數(shù)據保證。

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