X-Data Standard は、大規模モデルとセマンティクス分析を使用して、選択されたデータ資産内のコアフィールドを識別します。この機能は、ルックアップテーブル定義を抽出し、標準マッピングを推奨し、データ標準定義をインテリジェントに生成します。
前提条件
X-Data Standard を使用するには、Data Standard と X-Data Standard の両方のスタンダードプランを購入する必要があります。
X-Data Standard を構成して有効化していること。詳細については、「AI アシスタント」をご参照ください。
権限
スーパー管理者、データ標準管理者、および [標準]-[管理] 権限を持つカスタムグローバルロールは、X-Data Standard を使用できます。
ルックアップテーブル定義を抽出するフロー
大規模モデルは、次のフローを通じてルックアップテーブル定義をインテリジェントに抽出します：データ範囲の設定 > コアフィールドの特定 > データの探索とサンプリング > ルックアップテーブル定義の抽出
データ範囲: ルックアップテーブル定義を抽出するデータ範囲を選択します。
コアフィールドの特定: large モデルは、選択されたデータ資産のセマンティクスを分析して、次のステップで用いるコアフィールドを特定します。
データの探索とサンプリング: システムは、特定されたコアフィールドをサンプリングおよび探索して、そのデータ分布を理解します。
ルックアップテーブル定義の抽出: データ資産のメタデータ、探索結果、およびサンプルデータに基づいて、large モデルはルックアップテーブル定義を生成します。これらの定義には、ルックアップテーブルの名前、コード、説明、ならびにコード値、コード名、およびオプションのコード説明が含まれます。
人工知能推奨による標準定義フロー
大規模モデルは、次のフローを通じてデータ標準定義をインテリジェントに抽出します：データ範囲の設定 > コアフィールドの特定 > データの探索とサンプリング > データ標準定義の抽出。
データ範囲: データ標準定義を抽出するデータ範囲を選択します。
コアフィールドの識別: 大規模モデルは、選択されたデータ資産のセマンティクスを分析して、推奨のためのコアフィールドを識別します。
データの探索とサンプリング: システムは、識別されたコアフィールドをサンプリングおよび探索して、そのデータ分布を理解します。
データ標準定義の抽出: 資産のメタデータ、探索結果、およびサンプルデータに基づいて、大規模モデルはデータ標準定義をインテリジェントにリバースエンジニアリングして生成します。これらの定義には、ビジネスプロパティ (データ標準コード、名前、英語名、タイプ)、技術プロパティ (データの型、一意の値であるか、null 可能か、有効値)、データ標準セットとフォルダ、有効期間、オーナー、説明、マッピングモニター構成、インテリジェントマッピング構成、および関連情報が含まれます。
標準マッピングを推奨するフロー
大規模モデルは、次のフローを通じて標準マッピングをインテリジェントに推奨します：データ範囲の設定 > コアフィールドの特定 > 標準マッピングの推奨。
データ範囲: 標準マッピングを推奨するデータ範囲を選択します。
コアフィールドの特定: large モデルは、選択されたデータ資産のセマンティクスを分析して、推奨対象のコアフィールドを特定します。
標準マッピングの推奨: システムはメタデータ、探索結果、およびサンプルデータを解析します。データ標準の定義を使用して、フィールドをデータ標準にインテリジェントに照合します。