Projetos de qualidade de dados (DQS)

Aplica-se:SQL Server

Importante

O DQS (Data Quality Services) é removido no SQL Server 2025 (17.x). Continuamos a dar suporte ao DQS no SQL Server 2022 (16.x) e versões anteriores.

Um projeto de qualidade de dados no Data Quality Services (DQS) é uma forma de usar uma base de conhecimento para melhorar a qualidade dos dados de origem, executando atividades de limpeza de dados e correspondência de dados e, depois, exportando os dados resultantes para um banco de dados do SQL Server ou um arquivo .csv. Você pode criar um projeto de qualidade de dados como um projeto de limpeza ou um projeto de correspondência para executar as respectivas atividades. Os projetos de limpeza e correspondência podem ser executados usando a mesma base de conhecimento, pois o conhecimento para limpeza e correspondência de dados pode ser incorporado à mesma base de conhecimento.

Um projeto de qualidade de dados tem os seguintes benefícios:

  • Habilita-o a executar a limpeza de dados em seus dados de origem usando o conhecimento em uma base de dados de conhecimento do DQS.

  • Habilita-o a executar a correspondência de dados em seus dados de origem usando a política de correspondência em uma base de dados de conhecimento.

  • Fornece um assistente para orientá-lo nas atividades de limpeza e correspondência, e na exportação dos dados de acordo com sua seleção para um banco de dados do SQL Server ou para um arquivo .csv. O administrador de dados pode usar o projeto de qualidade de dados para executar e controlar as etapas assistidas por computador/interativas de limpeza e correspondência de dados.

Projeto de qualidade de dados: atividade de limpeza

Um projeto de qualidade de dados de limpeza permite que você limpe os dados de origem com base em uma base de dados de conhecimento. A atividade de limpeza de dados no DQS é um processo de duas etapas:

  1. Um processo de limpeza de dados assistido por computador que analisa dados de origem em relação ao conhecimento da base de dados de conhecimento e propõe alterações. Os dados processados são categorizados (sugerido, novo, inválido, corrigido) pelo DQS e exibidos para o usuário para processamento adicional.

  2. Um processo de limpeza interativo que permite ao administrador de dados aprovar, rejeitar ou modificar os dados propostos pelo processo de limpeza de dados assistido por computador.

Para obter informações detalhadas sobre a atividade de limpeza em um projeto de qualidade de dados, consulte Data Cleansing.

Projeto de qualidade de dados: atividade de correspondência

Um projeto de qualidade de dados de correspondência lhe permite executar atividades de correspondência com base na política de correspondência em uma base de dados de conhecimento para impedir a duplicação de dados, identificando correspondências exatas e aproximadas e, assim, permitindo a remoção de dados duplicados. É recomendável limpar seus dados antes de executar a correspondência neles. Para fazer isso:

  1. Crie um projeto de qualidade de dados, selecione a atividade de Limpeza , conclua a atividade de limpeza de dados nos dados de origem e exporte-os para uma tabela em um banco de dados do SQL Server.

  2. Crie outro projeto de qualidade de dados usando uma base de conhecimento que contém uma política de correspondência, selecione a atividade Correspondência e, depois, na página Mapear, selecione o banco de dados e a tabela na qual você exportou os dados depurados na etapa 1.

  3. Conclua a atividade de correspondência nos dados limpos.

Para obter informações detalhadas sobre a atividade de correspondência em um projeto de qualidade de dados, consulte Data Matching.

Perfil de dados e notificações

Ao executar as atividades de limpeza e correspondência em um projeto de qualidade de dados, você encontra estatísticas em tempo real e informações sobre os dados que estão sendo processados pelo DQS. O perfilamento de dados ajuda você a avaliar a eficácia dos processos de limpeza e comparação e a potencialmente determinar até que ponto a limpeza ou a comparação de dados ajudaram a melhorar a qualidade dos dados. A criação de perfil do DQS fornece duas dimensões de qualidade de dados: integridade (até que ponto os dados estão presentes) e exatidão (até que ponto os dados podem ser empregados para o uso pretendido). Além disso, com base nas informações de perfilamento de dados, são exibidas ao usuário notificações sobre as ações que podem ser realizadas para aprimorar as operações de limpeza e correspondência de dados. Para obter informações detalhadas sobre a criação de perfil de dados e notificações, consulte Data Profiling and Notifications in DQS.

Descrição da tarefa Tópico
Descreve como criar um projeto de qualidade de dados. Criar um projeto de qualidade de dados
Descreve como abrir, desbloquear, renomear e excluir um projeto de qualidade de dados. Abrir, desbloquear, renomear e excluir um projeto do Data Quality
Descreve como abrir um projeto do Integration Services no Data Quality Client. Abrir projetos do Integration Services no cliente Data Quality