其中4号面板有10个tab,其中有几个tab非常有用.(看上面的图)

　　Data Type tab详细说明表中每列的列名，数据格式，主要的数据类型，主要的数据类型所占的百分比，数据的长度，最大值和最小值，主要的长度，主要的长度所占的百分比，类型的精度。其中所谓的主要长度类型在Date那一列为40%，可见有些值为空，它不光列出最小值和最大值，而且还有主要值的长度和它所占百分比，统计方面功能比较强大，这种初步的数据统计不知道算不算接近于OLAP分析，功能上比kettle强大些.

　　Unique Key tab显示检测到唯一键或主键的所有列。该选项卡还显示唯一值的数量多得足以建议删除或更正非唯一行时可以定义唯一键的列。你可以看到图中有Six Sigma 列。这是一个 1 到 7 之间的数字，它指明“每千个的缺陷”数量，即对象中未能通过唯一约束的行。

　　Profile Object tab 相当于kettle中的 sql 编辑器 ，显示所有的数据并加上查询条件。

　　Domain tab 为归档对象的每列显示建议的域，以及数据与该域的一致程度。域就是列的一组允许的值，Oracle Warehouse Builder 认为出现两次或以上值的列就叫域。从图上看到，PACK_COUNT , PROD_ID , PROD_NAME 都是唯一性比较高的列，所以没有domain,这个面板同样也有 Six Sigma 值。

　　创建数据转化规则

　　在它给出的例子中，MANUF_COUNTRY的国家列包含Not Known , Canada ,USA , UK 和 Mexico ,它想把所有的England转化为 UK , 在Product 表中，把所有REORDER_YN为 'N' 的记录删掉，并使MARKET_SEGMENT 表的所有值为 ' Economy ' 或 ' Executive ' .

　　当你完成了数据规则的建立后，在实际转换的过程中，有可能出现你没有考虑到的情况，oracle warehouse builder 提出了三种操作,

• 　　Igore 这个不用解释吧.
• 　　Report 在一个新建的ERR$$$表中记录下这条记录。数据继续转化。
• 　　Cleanse 应用转化规则来清理数据.

　　如果没有什么特殊的原因，一般最好不要使用第一种策略，你即不知道有没有数据处错了，也不知道有多少数据出错了，这样很容易让你的数据误差越来越大，第二种Report策略能让我们知道那些数据出错了，并记录下来，当我们需要找到数据误差原因的时候，或者我们需要更正这些数据误差的时候有依据。当然如果我们真正的清楚数据转换规则的话，第三种策略是最好的，把这种误差消失在ETL的过程之中.

　　其中对于应用了数据转化规则的列，oracle warehouse builder 又提供四种策略来使数据达到我们想要的程度，