데이터 프로 파일 링 태 스 크 설정 | Microsoft Docs 
 데이터 프로파일링 태 스 크 설정 Setup of the Data Profiling Task 
 원본 데이터 의 프로필 을 검토 하 기 전 에 수행 해야 하 는 첫 번 째 단계 는 데이터 프로파일링 태 스 크 를 설정 하 고 실행 하 는 것 입니다 . Before you can review a profile of the source data , the first step is to set up and run the Data Profiling task . Integration ServicesIntegration Services 패키지 내 에서 이 태 스 크 를 만듭니다 . You create this task inside an Integration ServicesIntegration Services package . 데이터 프로파일링 태 스 크 를 구성 하 려면 데이터 프로파일링 태 스 크 편집기 를 사용 합니다 . To configure the Data Profiling task , you use the Data Profiling Task Editor . 이 편집기 를 사용 하 면 프로필 을 출력 할 위치 와 계산 할 프로필 을 선택 할 수 있 습니다 . This editor enables you to select where to output the profiles , and which profiles to compute . 태 스 크 를 설정 한 후 패키지 를 실행 하 여 데이터 프로필 을 계산 합니다 . After you set up the task , you run the package to compute the data profiles . 
 패키지 의 데이터 프로파일링 태 스 크 Data Profiling Task in a Package 
 데이터 프로파일링 태 스 크 는 프로필 만 구성 하 고 계산 된 프로필 이 포함 된 출력 파일 을 만듭니다 . The Data Profiling task only configures the profiles and creates the output file that contains the computed profiles . 이 출력 파일 을 검토 하 려면 독립 실행 형 뷰어 프로그램 인 데이터 프로필 뷰어 를 사용 해야 합니다 . To review this output file , you must use the Data Profile Viewer , a stand - alone viewer program . 출력 을 별도 로 검토 해야 하 기 때문 에 다른 태 스 크 가 포함 되 어 있 지 않 은 패키지 에서 데이터 프로파일링 태 스 크 를 사용 합니다 . Because you must view the output separately , you might use the Data Profiling task in a package that contains no other tasks . 
 그러나 데이터 프로파일링 태 스 크 를 패키지 의 유일 한 태 스 크로 사용 할 필요 는 없 습니다 . However , you do not have to use the Data Profiling task as the only task in a package . 더 복잡 한 패키지 의 워크플로 또는 데이터 흐름 에서 데이터 프로파일링 을 수행 하 려면 다음 방법 중 하나 를 선택 합니다 . If you want to perform data profiling in the workflow or data flow of a more complex package , you have the following options : 
 패키지 의 제어 흐름 에서 태 스 크 의 출력 파일 을 기반 으로 하 는 조건부 논리 를 구현 하 려면 데이터 프로파일링 태 스 크 뒤 에 스크립트 태 스 크 를 삽입 합니다 . To implement conditional logic that is based on the task ' s output file , in the control flow of the package , put a Script task after the Data Profiling task . 그러면 이 스크립트 태 스 크 를 사용 하 여 출력 파일 을 쿼리 할 수 있 습니다 . You can then use this Script task to query the output file . 
 데이터 가 로드 되 고 변환 된 후 데이터 흐름 에서 데이터 를 프로파일링 하 려면 변경 된 데이터 를 임시 로 SQL ServerSQL Server 테이블 에 저장 해야 합니다 . To profile data in the data flow after the data has been loaded and transformed , you have to save the changed data temporarily to a SQL ServerSQL Server table . 그러면 저장 된 데이터 를 프로파일링 할 수 있 습니다 . Then , you can profile the saved data . 
 자세 한 내용 은 패키지 워크플로 에 데이터 프로파일링 태 스 크 포함 을 참조 하 세요 . For more information , see Incorporate a Data Profiling Task in Package Workflow . 
 태 스 크 출력 설정 Setup of the Task Output 
 패키지 에 데이터 프로파일링 태 스 크 를 삽입 한 후 에 는 태 스 크 에서 계산 할 프로필 의 출력 을 설정 해야 합니다 . After the Data Profiling task is in a package , you must set up the output for the profiles that the task will compute . 프로필 의 출력 을 설정 하 려면 데이터 프로파일링 태 스 크 편집기 의 일반 페이지 를 사용 합니다 . To set up the output for the profiles , you use the General page of the Data Profiling Task Editor . 일반 페이지 는 출력 의 대상 을 지정 하 는 기능 뿐 만 아니 라 빠른 데이터 프로파일링 을 수행 하 는 기능 을 제공 합니다 . In addition to specifying the destination for the output , the General page also offers you the ability to perform a quick profile of the data . 빠른 프로필 을 선택 하 면 데이터 프로파일링 태 스 크 가 일부 또는 전체 기본 프로필 과 해당 기본 설정 을 사용 하 여 테이블 또는 뷰 를 프로파일링 합니다 . When you select Quick Profile , the Data Profiling task profiles a table or view by using some or all the default profiles with their default settings . 
 자세 한 내용 은 데이터 프로파일링 태 스 크 편집기 ( 일반 페이지 ) 및 단일 테이블 빠른 프로필 형식 ( 데이터 프로파일링 태 스 크 ) 을 참조 하 세요 . For more information , see Data Profiling Task Editor ( General Page ) and Single Table Quick Profile Form ( Data Profiling Task ) . 
 출력 파일 에 는 데이터베이스 와 해당 데이터베이스 에 포함 된 데이터 에 대한 중요 데이터 가 포함 될 수 있 습니다 . The output file might contain sensitive data about your database and the data that database contains . 이 파일 을 보다 안 전하 게 보호 하 는 방법 에 대한 제안 사항 은 패키지 에서 사용 되 는 파일 액세스 를 참조 하 세요 . For suggestions about how to make this file more secure , see Access to Files Used by Packages . 
 계산 할 프로필 선택 및 구성 Selection and Configuration of the Profiles to be Computed 
 출력 파일 을 설정 한 후 에 는 계산 할 데이터 프로필 을 선택 해야 합니다 . After you have set up the output file , you have to select which data profiles to compute . 데이터 프로파일링 태 스 크 는 8 가지 데이터 프로필 을 계산 할 수 있 습니다 . The Data Profiling Task can compute eight different data profiles . 이 중 5 개 는 개별 열 을 분석 하 며 , 나머지 3 개 는 여러 열 또는 열 과 테이블 간 의 관계 를 분석 합니다 . Five of these profiles analyze individual columns , and the remaining three analyze multiple columns or relationships between columns and tables . 단일 데이터 프로파일링 태 스 크 에서 여러 테이블 또는 뷰 에 있 는 여러 열 이나 열 조합 에 대해 여러 프로필 을 계산 할 수 있 습니다 . In a single Data Profiling task , you can compute multiple profiles for multiple columns or combinations of columns in multiple tables or views . 
 다음 표 에서 는 이러 한 각 프로필 이 계산 하 는 보고서 와 해당 프로필 이 유효 한 데이터 형식 을 설명 합니다 . The following table describes the reports that each of these profiles computes and the data types for which the profile is valid . 
 계산 대상 To compute 
 식별 에 도움 이 되 는 값 Which help identify 
 사용 할 프로필 Use this profile 
 선택 한 열 에 있 는 문자열 값 의 모든 고유 길 이 및 각 길이 가 나타내 는 테이블 내 행의 비율 All the distinct lengths of string values in the selected column and the percentage of rows in the table that each length represents . 유효 하 지 않 은 문자열 값 - 예 를 들 어 미국 의 주 코드 에 대해 두 개 의 문자 를 사용 해야 하 는 열 을 프로파일링 하 는 중 두 문자 보다 긴 값 이 검색 될 수 있 습니다 . String values that are not valid — For example , you profile of a column that is supposed to use two characters for state codes in the United States , but discover values that are longer than two characters . 열 길 이 분포 - 다음 문자 데이터 형식 중 하나 가 지정 된 열 에 대해 유효 합니다 . Column Length Distribution — Valid for a column with one of the following character data types : 
 문자 열 열 에서 지정 된 값 의 비율 을 포괄 하 는 정규식 집합 A set of regular expressions that cover the specified percentage of values in a string column . 
 선택 한 열 내 Null 값 의 비율 The percentage of null values in the selected column . 예기 치 않 게 높 은 열 내 Null 값 의 비율 - 예 를 들 어 미국 우편 번호 를 포함 해야 하 는 열 을 프로파일링 하 는 중 누락 된 우편 번호 의 비율 이 예기 치 않 게 높 음 이 검색 될 수 있 습니다 . An unexpectedly high ratio of null values in a column — For example , you profile a column that is supposed to contain United States Zip Codes , but discover an unacceptably high percentage of missing zip codes . 열 Null 비율 - 다음 데이터 형식 중 하나 가 지정 된 열 에 대해 유효 합니다 . Column Null Ratio — Valid for a column with one of the following data types : 
 변형 유형 variant types 
 숫자 열 에 대한 최소 값 , 최대 값 , 평균값 , 표준 편차 및 datetime 열 에 대한 최소 값 / 최대 값 과 같 은 통계 Statistics such as minimum , maximum , average , and standard deviation for numeric columns , and minimum and maximum for datetime columns . 유효 하 지 않 은 숫자 값 및 날짜 - 예 를 들 어 기록 날짜 열 을 프로파일링 하 는 중 미래 의 최대 날짜 가 검색 될 수 있 습니다 . Numeric values and dates that are not valid — For example , you profile a column of historical dates , but discover a maximum date that is in the future . 열 통계 프로필 - 다음 데이터 형식 중 하나 가 지정 된 열 에 대해 유효 합니다 . Column Statistics Profile — Valid for a column with one of these data types . 
 숫자 데이터 형식 : Numeric data types : 
 정수 형식 ( 제외 : bitinteger types ( except bit 
 날짜 및 시간 데이터 형식 : Date and time data types : 
 참고 : 날짜 및 시간 데이터 형식 이 포함 된 열 의 경우 프로필 이 최소 값 및 최대 값 만 계산 합니다 . Note : For a column that has a date and time data type , the profile computes minimum and maximum only . 
 선택 한 열 에 있 는 모든 고유 값 및 각 값 이 나타내 는 테이블 내 행의 비율 All the distinct values in the selected column and the percentage of rows in the table that each value represents . 또는 테이블 에서 지정 된 비율 을 초과 하 는 값 Or , the values that represent more than a specified percentage in the table . 열 에 포함 된 잘못 된 수 의 고유 값 - 예 를 들 어 미국 의 주가 포함 된 열 을 프로파일링 하 는 중 50 개 를 초과 하 는 고유 값 이 검색 될 수 있 습니다 . An incorrect number of distinct values in a column — For example , you profile a column that contains states in the United States , but discover more than 50 distinct values . 열 값 분포 - 다음 데이터 형식 중 하나 가 지정 된 열 에 대해 유효 합니다 . Column Value Distribution — Valid for a column with one of the following data types . 
 문자 데이터 형식 : Character data types : 
 열 또는 열 집합 이 선택 한 테이블 에 대해 키 인지 , 아니면 근사 키 인지 여부 Whether a column or set of columns is a key , or an approximate key , for the selected table . 잠재 적 키 열 의 중복 값 - 예 를 들 어 Customers 테이블 의 Name 및 Address 열 을 프로파일링 하 는 중 이름 과 주소 의 조합 이 고유 해야 하 는데 중복 값 이 검색 될 수 있 습니다 . Duplicate values in a potential key column — For example , you profile the Name and Address columns in a Customers table , and discover duplicate values where the name and address combinations should be unique . 후보 키 - 열 또는 열 집합 이 선택 한 테이블 에 대한 키 역할 을 수행 하 기 에 적합 한지 여부 를 보 고 하 는 여러 열 프로필 Candidate Key — A multiple column profile that reports whether a column or set of columns is appropriate to serve as a key for the selected table . 다음 데이터 형식 중 하나 가 지정 된 열 에 대해 유효 합니다 . Valid for columns with one of these data types . 
 정수 데이터 형식 : Integer data types : 
 한 열 ( 종속 열 ) 의 값 이 다른 열 또는 열 집합 ( 결정 열 ) 의 값 에 종속 되 는 범위 The extent to which the values in one column ( the dependent column ) depend on the values in another column or set of columns ( the determinant column ) . 종속 열 에서 유효 하 지 않 은 값 - 예 를 들 어 미국 의 우편 번호 가 포함 된 열 과 미국 의 주가 포함 된 열 간 종속 성 을 프로파일링 하 는 중 Values that are not valid in dependent columns — For example , you profile the dependency between a column that contains United States Zip Codes and a column that contains states in the United States . 같 은 우편 번호 는 항상 같 은 주 여야 하 는데 The same Zip Code should always have the same state . 프로필 이 종속 성 위반 을 검색 할 수 있 습니다 . However , the profile discovers violations of the dependency . 함수 종속 성 - 다음 데이터 형식 중 하나 가 지정 된 열 에 대해 유효 합니다 . Functional Dependency — Valid for columns with one of these data types . 
 열 또는 열 집합 이 선택 한 테이블 간 의 외래 키 역할 을 수행 하 기 에 적합 한지 여부 Whether a column or set of columns is appropriate to serve as a foreign key between the selected tables . 
 즉 , 이 프로필 은 두 개 의 열 또는 열 집합 간 에 겹치 는 값 을 보 고 합니다 . That is , this profile reports the overlap in the values between two columns or sets of columns . 유효 하 지 않 은 값 - 예 를 들 어 Sales 테이블 의 ProductID 열 을 프로파일링 하 는 중 Values that are not valid — For example , you profile the ProductID column of a Sales table . 프로필 이 Products 테이블 의 ProductID 열 에 없 는 값 이 열 에 포함 되 어 있 음 을 검색 할 수 있 습니다 . The profile discovers that the column contains values that are not found in the ProductID column of the Products table . 값 포함 - 다음 데이터 형식 중 하나 가 지정 된 열 에 대해 유효 합니다 . Value Inclusion — Valid for columns with one of these data types : 
 계산 할 프로필 을 선택 하 려면 데이터 프로파일링 태 스 크 편집기 의 프로필 요청 페이지 를 사용 합니다 . To select which profiles to compute , you use the Profile Requests page of the Data Profiling Task Editor . 자세 한 내용 은 데이터 프로파일링 태 스 크 편집기 ( 프로필 요청 페이지 ) 를 참조 하 세요 . For more information , see Data Profiling Task Editor ( Profile Requests Page ) . 
 프로필 요청 페이지 에서 데이터 원본 을 지정 하 고 데이터 프로필 도 구성 합니다 . On the Profile Request page , you also specify the data source and configure the data profiles . 태 스 크 를 구성 할 때 다음 정보 를 고려 하 십시오 . When you configure the task , think about the following information : 
 구성 을 단순 화 하 고 익숙 지 않 은 데이터 의 특징 을 더욱 쉽 게 파악 하 기 위해 개별 열 이름 대신 와일드카드 ( *) 를 사용 할 수 있 습니다 . To simplify configuration and make it easier to discover characteristics of unfamiliar data , you can use the wildcard , (*), in place of an individual column name . 이 와일드카드 를 사용 하 면 태 스 크 에서 적절 한 데이터 형식 이 포함 된 모든 열 을 프로파일링 하 기 때문 에 처리 속도 가 느려질 수 있 습니다 . If you use this wildcard , the task will profile every column that has an appropriate data type , which in turn can slow down processing . 
 선택 한 열 의 모든 값 이 Null 이 면 데이터 프로파일링 태 스 크 가 열 Null 비율 프로필 만 계산 합니다 . When all the values in the selected column are null , the Data Profiling task computes only the Column Null Ratio Profile . 이 태 스 크 는 빈 열 에 대한 열 길 이 분포 프로필 , 열 패턴 프로필 , 열 통계 프로필 또는 열 값 분포 프로필 을 계산 하 지 않 습니다 . It does not compute the Column Length Distribution Profile , Column Pattern Profile , Column Statistics Profile , or Column Value Distribution Profile for the empty column . 
 사용 가능 한 데이터 프로필 각각 에 는 고유 한 구성 옵션 이 있 습니다 . Each of the available data profiles has its own configuration options . 이러 한 옵션 에 대한 자세 한 내용 은 다음 항목 을 참조 하 십시오 . For more information about those options , see the following topics : 
 데이터 프로파일링 태 스 크 가 포함 된 패키지 실행 Execution of the Package that Contains the Data Profiling Task 
 데이터 프로파일링 태 스 크 를 설정 한 후 이 태 스 크 를 실행 할 수 있 습니다 . After you have set up the Data Profiling task , you can run the task . 그러면 이 태 스 크 에서 데이터 프로필 을 계산 하 여 이 정보 를 XML 형식 으로 파일 또는 패키지 변수 에 출력 합니다 . The task then computes the data profiles and outputs this information in XML format to a file or a package variable . 이 XML 의 구조 는 DataProfile . xsd 스키마 를 따릅니다 . The structure of this XML follows the DataProfile . xsd schema . MicrosoftMicrosoft Visual StudioVisual Studio 또는 다른 스키마 편집기 , XML 편집기 , 메모장 과 같 은 텍스트 편집기 에서 이 스키마 를 열 수 있 습니다 . You can open the schema in MicrosoftMicrosoft Visual StudioVisual Studio or another schema editor , in an XML editor , or in a text editor such as Notepad . 데이터 품질 정보 에 대한 이 스키마 는 다음 과 같 은 용도 로 사용 할 경우 유용 할 수 있 습니다 . This schema for data quality information could be useful for the following purposes : 
 조직 내부 또는 조직 간 의 데이터 품질 정보 교환 To exchange data quality information within and across organizations . 
 데이터 품질 정보 를 사용 하 는 사용자 지정 도구 빌드 To build custom tools that work with data quality information . 
 데이터 프로필 뷰어 Data Profile Viewer .