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Configurer le modèle de données dans la campagne Grouping

Les modèle de données utilisés dans une campagne décident de la structure des données à gérer. Ils sont utilisés pour la validation syntaxique et sémantique des données.

Vous pouvez définir les droits d'accès par rôle pour chacun des attributs listés dans un modèle de données.

Procédure

  1. Dans la page Add campaign (Ajouter une campagne), cliquez sur Data model (Modèle de données) et sélectionnez dans la liste des modèles la structure des données que vous souhaitez utiliser dans la campagne Site deduplication.

    La liste Data Model donne accès à tous les modèles de données définis.

  2. Sélectionnez un bouton à côté de chaque attribut dans la structure de données afin de configurer les permissions par attribut et par data steward, ainsi que pour définir qui peut voir/modifier quels attributs.
    Option Description
    Donne un accès en lecture/écriture à l'attribut dans le modèle de données.
    Donne un accès en lecture seule à l'attribut dans le modèle de données.

    Ce type d'accès est utile si le·a data steward doit accéder aux informations pour prendre une décision mais ne doit pas modifier la valeur, par exemple des identifiants uniques des autres éléments liés à l'entité que le·a data steward consulte, ou des données que vous savez être fiables et qui ne doivent pas être modifiées.

    Ne donne aucun accès à l'attribut.

    Masquer un attribut est utile si les informations sont sensibles et ne doivent pas être visibles par le·a data steward, par exemple pour des informations financières. Un autre exemple d'attribut à masquer si les informations ne sont pas utiles à la·au data steward est l'identifiant technique, même s'il doit être propagé en tant que partie de la tâche.

    Exemple

    Dans cet exemple, vous avez uniquement le rôle Data inspector. Vous souhaitez masquer Original_Id car cet attribut n'est pas utile aux data stewards. Vous souhaitez également attribuer aux data stewards un accès en lecture seule à tous les autres attributs, car ces personnes n'ont besoin que d'analyser les paires d'enregistrement et de décider si elles sont des doublons proches.

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