Un primer vistazo a Spectrum Discovery - discovery - 23.1

Guía de Spectrum Discovery

Product type
Portfolio
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Product family
Spectrum
Product
Spectrum > Discovery
Version
23.1
Language
Español (México)
Product name
Spectrum Discovery
Title
Guía de Spectrum Discovery
First publish date
2007

Con Spectrum Discovery obtiene el control necesario para brindar análisis precisos y oportunos basados en datos a su empresa. Use Metadata Insights para desarrollar modelos de datos, para ver el flujo de datos desde el origen hasta la aplicación de la empresa, y para evaluar la calidad de los datos a través de la generación de perfiles. Con esta información, puede identificar los recursos de datos necesarios para responder preguntas particulares de la empresa, para adaptar y optimizar procesos que mejoren la utilidad y la consistencia de los datos en toda la empresa, y para resolver problemas relacionados con los datos.

Para acceder a Spectrum Discovery, abra un navegador web y visite la siguiente dirección:

http://server:port/discovery

Donde servidor es el nombre de servidor o la dirección IP de su servidor Spectrum Technology Platform y puerto es el puerto HTTP. De manera predeterminada, el puerto HTTP es 8080.

Las funciones de Spectrum Discovery se dividen en estas áreas: descubrimiento, modelado, y generación de perfiles, y Análisis de flujo de datos.

Descubrimiento

Los metadatos proporcionan un contexto a los datos asociados y mejoran su comprensión. Ayuda a las organizaciones a tomar decisiones informadas. Es por eso que la mayoría de las organizaciones que funcionan con datos están prefiriendo la administración de metadatos.

Beneficios de la administración de metadatos:
  • Permite obtener una mejor comprensión de los datos de la empresa, su creación, manipulación y las reglas comerciales asociadas.
  • Facilita la ubicación de datos específicos en conjuntos de datos variados en toda la organización
  • Permite hacerle un seguimiento a datos anteriores y posteriores para conocer el impacto de un cambio sobre el enlace y el flujo de trabajo
  • Asegura la calidad de datos: como los metadatos definen los datos, su administración satisfactoria confirma que la calidad será correcta y uniforme. Es la clave para identificar los datos malformados y evitar que haya problemas con la integridad de la base de datos.
Las reglas de introducción extendida de grandes datos y administración de datos son otros de los factores que han hecho que la administración de metadatos sea una necesidad.

Cómo la herramienta de descubrimiento lo ayuda a administrar metadatos

En la página Catálogo de Spectrum Discovery, se muestra una vista unificada de todas las conexiones configuradas. Puede descubrir los activos de todas esas conexiones y ejecutar estas tareas en los metadatos descubiertos:

  • Realice una búsqueda de activos específicos (tabla, columna o vista) en sus conexiones descubiertas.
  • Agregue etiquetas a los activos para darles un contexto relevante y para que se pueda acceder a ellos después.

Definir glosario

Para que los datos tengan sentido en un contexto organizacional, deben ser coherentes, contextuales y transparentes. Los usuarios de la organización deben tener una comprensión en común de la definición y el linaje de los datos que utilizan. Y ¿qué mejor manera de lograr esto que llegar a las definiciones, políticas y reglas que rigen los datos de forma colaborativa a través de flujos de trabajo y aprobaciones multinivel?

En la página Definir glosario de Spectrum Discovery, puede hacer todo esto con una interfaz intuitiva y fácil de usar.

Facilidad de uso
Business Glossary sirve de ayuda para buscar los datos necesarios sin tener que priorizar las tablas, los nombres de las columnas, los campos ni los metadatos.
Transparencia
Los datos vienen con su contexto y linaje completos, por lo que puede confiar en ellos sin la menor duda.
Eliminar conflictos y confusiones
Se obtiene una vista completa de todos los términos empresariales con los datos y metadatos relacionados. De esta forma, se evitan todos los conflictos relacionados con el significado y su uso.
Búsqueda rápida, potente y sencilla
Gracias a las funciones de búsqueda avanzada, la búsqueda es rápida, sencilla y potente. Puede usar cualquier aspecto de los datos, incluso la relación, las etiquetas y los atributos para buscarlos.

Estas funciones potentes de Define Glossary lo hacen más adecuado para sus necesidades empresariales si usted maneja datos y se ve obstaculizado por la inconsistencia de su definición en toda la empresa. Si no puede encontrar los datos correctos en el momento indicado y la reconciliación de las diferencias en la definición de datos de varios departamentos se vuelve caótica, en última instancia, la confianza en los datos disminuirá.

Modelado

La vista Modelado es donde crea modelos de datos físicos y lógicos y los implementa en una tienda de modelos, creando así una capa de abstracción sobre los orígenes de datos subyacentes en el servidor de Spectrum Technology Platform.

Un modelo físico organiza los activos de datos de su organización de manera significativa. Un modelo físico le permite extraer datos de tablas, columnas y vistas individuales para crear un solo recurso que luego puede usar para suministrar datos a modelos lógicos o ejecutar generación de perfiles.

Un modelo lógico define los objetos de interés para su empresa y los atributos de tales objetos, así como la manera en que los objetos se relacionan entre sí. Por ejemplo, un modelo lógico para un cliente puede contener atributos de nombre y fecha de nacimiento. También puede tener una relación con un objeto de dirección particular, que contiene atributos para línea de dirección, ciudad y código postal. Después de definir los atributos de los objetos de interés para su empresa, puede asignar orígenes de datos físicos a atributos del modelo lógico, identificando así el activo de datos específico que usará para completar ese atributo.

Generación de perfiles

La toma de decisiones exitosa depende en gran medida de datos confiables, correctos, completos y válidos. Contar con registros incompletos, campos incorrectos y contexto insuficiente puede hacer que sus usuarios comerciales reciban datos distorsionados o imprecisos, lo que puede llevar a tomar decisiones equivocadas.

Mediante la generación de perfiles de datos, se escanean los registros de datos de todas las fuentes de datos sin consideración de su volumen ni complejidad. También se identifican problemas relacionados con la corrección, el nivel de finalización y la validez de los datos, y se sugieren acciones para solucionar problemas. Por lo tanto, se mejora la calidad y la utilidad de los datos con muy poco esfuerzo manual.

Beneficios de la generación de perfiles de datos
  • Es el primer paso para analizar los datos y predecir cuánto esfuerzo se necesita para volverlos utilizables.
  • Sirve para mejorar su confianza en el conjunto de datos que posee.
  • Es uno de los pasos obligatorios para tomar el control de los datos de su organización y usarlos en toda la empresa.

Tarjeta de puntuación

La supervisión es uno de los aspectos indispensables de la administración de datos y la buena toma de decisiones. La supervisión constante de la calidad de los datos sirve para tomar medidas en pos de mejorar la uniformidad, confiabilidad y precisión de los datos. Las tarjetas de calificación sirven para evaluar la calidad de los datos y asignarles tarjetas de calificación mediante el seguimiento de matrices clave que usted define. El estado de los datos se representa en forma gráfica, lo que hace que la evaluación sea aún más sencilla y veloz para usted.

Tendencias

Las tendencias sirven para medir la mejora de la calidad de los datos durante un período. Por ejemplo, en una fusión de dos empresas (la empresa A y la empresa B), la empresa A necesita migrar los datos de los clientes de su sistema desde la empresa B. Se ejecutará una tarjeta de calificación sobre los datos al comienzo del proceso para ver la calidad y, a partir de entonces, se puede otorgar esta calificación después de cada limpieza. Las tendencias trazan un gráfico basado en las ejecuciones recientes o para un intervalo de fechas específico a fin de brindarle una imagen más clara del índice de mejora.

Nota: Debe tener instalado el módulo de Data Integration para poder utilizar la función de generación de Spectrum Discovery.

Análisis de flujo de datos

La vista Análisis de flujo de datos muestra cómo los datos fluyen desde los orígenes de datos hasta los destinos de datos y a través de los flujos de Spectrum Technology Platform. Los Análisis de flujo de datos son conceptos similares que describen las diferentes maneras de realizar un seguimiento del flujo de datos.

Descendencia muestra desde dónde provienen los datos. Puede usar esta opción para realizar un seguimiento retrospectivo de la ruta de los datos en su origen, y mostrar todos los sistemas que procesan y almacenan los datos en ese recorrido, como flujos, bases de datos y archivos de Spectrum Technology Platform.

Análisis de impacto muestra hacia dónde van los datos y los sistemas que dependen de los datos de un recurso de datos seleccionado. Se puede usar para ver los flujos, las bases de datos y los archivos que usa un recurso de datos directa o indirectamente. La referencia a análisis de impacto es útil si desea comprender cómo una base de datos, archivo o flujo afectará los procesos y sistemas que utilizan esos datos.

En Spectrum Discovery, se muestra el Análisis de flujos de datos en un único diagrama que refleja el flujo completo de los datos desde la fuente hasta el destino. También puede optar por ver solo la descendencia o solo el impacto. Mediante la visualización del Análisis de flujo de datos de forma conjunta, puede identificar problemas en sus procesos de datos y planificar actualizaciones y modificaciones para estos procesos de datos.