Skip to main Content

IBM InfoSphere QualityStage Essentials v11.7

  • Code training KM214G
  • Duur 4 dagen

Andere trainingsmethoden

Virtueel leren Prijs

eur3,400.00

(excl. BTW)

Vraag een groepstraining aan Schrijf je in

Ga naar:

Methode

Deze training is in de volgende formats beschikbaar:

  • Klassikale training

    Klassikaal leren

  • Virtueel leren

    Virtueel leren

Vraag deze training aan in een andere lesvorm.

Download de volledige beschrijving van de training

Trainingsbeschrijving

Naar boven

This course teaches how to build QualityStage parallel jobs that investigate, standardize, match, and consolidate data records. This course covers common data quality issues, QualityStage architecture, QualityStage clients and their functions, importing metadata, running jobs and reviewing results, building Investigate jobs, the Standardize stage and rule sets, identifying matching records and applying multiple Match passes, building a Survive job, and using a Two-Source match.

Students will gain experience by building an application that combines customer data from three source systems into a single master customer record.

Virtueel en Klassikaal™

Virtueel en Klassikaal™ is een eenvoudig leerconcept en biedt een flexibele oplossing voor het volgen van een klassikale training. Met Virtueel en Klassikaal™ kunt u zelf beslissen of u een klassikale training virtueel (vanuit huis of kantoor )of fysiek op locatie wilt volgen. De keuze is aan u! Cursisten die virtueel deelnemen aan de training ontvangen voor aanvang van de training alle benodigde informatie om de training te kunnen volgen.

Data

Naar boven

Neem contact met ons op voor data

Vraag een groepstraining aan Meer data in andere landen

Doelgroep

Naar boven
  • Data analysts responsible for data quality using QualityStage
  • Data quality architects
  • Data cleansing developers
Meer…

Trainingsdoelstellingen

Naar boven

After completing this course, learners should be able to:

  • List common data quality contaminants
  • Describe QualityStage architecture, clients, and their functions
  • Build and run DataStage and QualityStage jobs and review results
  • Use Character Discrete, Concatenate, and Word Investigations to analyze data fields
  • Build jobs using the Standardize stage
  • Build a QualityStage job to identify matching records
  • Interpret, improve, and consolidate match results
Meer…

Inhoud training

Naar boven
  • Data Quality Issues
  • Exercise 1: Pre-lab Prep
  • QualityStage Overview
  • Exercise 1: QualityStage Logon
  • Developing with QualityStage
  • Exercise 1: Import Table Definition Metadata
  • Exercise 2: Build a QualityStage Job
  • Investigate
  • Build Investigate Jobs
  • Standardize
  • Exercise 1: Standardize Country
  • Exercise 2: Select US Records
  • Exercise 3: Standardize USPREP
  • Exercise 4: Standardize USNAME, USADDR, and USAREA
  • Exercise 5: Investigate Unhandled Patterns
  • Exercise 6: Apply Rule Set Overrides
  • Match
  • Exercise 1: Create match Frequency Job
  • Exercise 2: One-source Match Specification
  • Exercise 3: Build a One-source Job using Match Specification
  • Survive
  • Exercise 1: Survivorship
  • Exercise 2: Create Customer Load File
  • Two-Sort Match
  • Exercise 1: Read the Case Study
  • Exercise 2: Prepare the Data Environment
  • Exercise 3: Run the Two-Source Match Job
    • Meer…

    Voorkennis

    Naar boven

    Participants should have the following skills:

    • Familiarity with the Windows Operating System
    • Familiarity with a text editor
    • Helpful, but not required: Some understanding of elementary statistics principles such as weighted averages and probabilities.
    Meer…