Il corso introduce la tematica della qualità dei dati e presenta gli elementi fondamentali che caratterizzano le attività e i processi dedicati alla “pulizia” del dato che popola i sistemi di Data Warehousing (profilazione, tecniche di analisi, standardizzazione e definizione di schemi, deduplicazione, tecniche di generazione di match code, arricchimento dei dati).

La qualità dei dati: problemi, benefici, processi
• Elementi di metodologia dei processi di data quality

SAS Data Quality Solution
• Organizzazione della soluzione
• Componenti tecnologiche
• Overview del caso studio utilizzato nel corso

Data Profiling
• Definizione, profilazione e analisi dei dati sorgente
• Analisi cross-table
• Analisi della ridondanza dei dati

Processi di standardizzazione
• Definizione di standard nelle fasi di Data Cleansing
• Creazione e utilizzo di schemi di standardizzazione in dfPower Studio
• Data Cleansing: funzionalità aggiuntive
• Analisi di genere e di identificazione
• Concatenazione e parsing
• Casualità
• Utilizzo di dfPower Architect

Data Integration
• Tecniche di matching
• Funzioni di controllo e reporting dei processi
• Matching code nella deduplicazione dei dati
• Matching code e surrogate keys nei processi di join
• Creazione di match codes in SAS Data Integration Studio
• Il processo di Data Monitoring