Resumen sobre los perfiles de objetos de datos

Un perfil de objeto de datos permite obtener información sobre los datos y metadatos de columna en un origen de datos. Puede ejecutar un perfil sobre un solo objeto de datos o sobre varios objetos de datos en la herramienta del desarrollador. Un perfil de un solo objeto de datos analiza un único origen de datos. Los perfiles de varios objetos de datos analizan más de un origen de datos. Cuando crea perfiles de varios objetos de datos, puede ejecutar un perfil de columna en ellos.

Tarea	Descripción
Creación de perfiles de columna	Permite descubrir las características de los datos, tales como las frecuencias, los porcentajes y los patrones. Puede añadir filtros para determinar qué filas leerá el perfil en tiempo de ejecución. El perfil no procesará aquellas filas que no cumplan los criterios del filtro.
Detección de clave principal	Permite detectar columnas con valores que identifican las filas de manera inequívoca en un origen de datos.
Detección de dependencia funcional	Detecta las dependencias entre pares de columnas en un origen de datos.
Detección del dominio de datos	Identifica todos los dominios de datos de una columna en función del valor de la columna o del nombre de la columna.

La tabla siguiente describe las tareas de obtención de datos que puede realizar en varios objetos de datos al crear un modelo de datos mediante la opción Perfil de detección empresarial:

Tarea	Descripción
Detección de clave externa	Permite detectar columnas con valores que coincidan con los valores de clave principal en otro origen de datos.
Análisis de combinación	Permite establecer el grado de uniones potenciales entre los datos de dos columnas de un origen de datos o entre dos orígenes de datos.
Detección de superposición	Permite detectar el porcentaje de superposición de datos entre pares de columnas en un origen de datos o varios orígenes de datos.
Detección empresarial	Detecta las estadísticas de perfil de columna, los dominios de datos, las claves principales y las claves externas en un gran número de orígenes de datos diseminados en varias conexiones o esquemas.