Jak udržím kvalitu datového skladu?

Při udržování kvality datového skladu je třeba zvážit čtyři primární faktory: integrita dat, použitý zdroj a použitá metodika vstupu, frekvence importu dat a publikum. Datový sklad je elektronické úložiště velkého množství dat a podniky a další větší organizace ho stále častěji používají k ukládání dat v nástroji, který usnadňuje podávání zpráv a požadavky na výstup dat. Užitečnost datového skladu je dána především kvalitou dat a reakcí na požadavky uživatelů.

Integrita dat je koncept společný pro kvalitu datového skladu, protože se týká pravidel upravujících vztahy mezi daty, daty, definicemi a obchodními pravidly, která formují relevanci dat pro organizaci. Základem integrity dat je zachování konzistentnosti a sladitelnosti dat. Kroky používané k udržení kvality datového skladu musí zahrnovat plán soudržné architektury dat, pravidelnou kontrolu dat a používání pravidel a procesů, aby byla data vždy, když je to možné, konzistentní.

Zdrojem vstupu datového skladu je obvykle importní nástroj nebo program. Nejjednodušší způsob, jak udržet kvalitu datového skladu, je implementovat pravidla a kontrolní body do samotného programu pro import dat. Data, která nesledují příslušný vzor, ​​nebudou přidána do datového skladu, ale budou vyžadovat zásah uživatele k opravě, sladění nebo změně programu. V mnoha organizacích mohou být tyto typy změn implementovány pouze architektem datového skladu, což výrazně zvyšuje kvalitu datového skladu.

Přesnost a relevance dat je nezbytná pro udržení kvality datového skladu. Načasování importu a frekvence má velký dopad na celkovou užitečnost nástroje i na kvalitu. Například, pokud jsou informace o objednávce zadány do skladu, ale faktury jsou aktualizovány pouze přerušovaně, je schopnost přesného vykazování aktivity související s nákupem ohrožena.

Kvalita datového skladu je nejsnadněji udržovatelná a podporovatelná, pokud jsou uživatelé dobře informováni a mají solidní znalosti o obchodních procesech. Školení uživatelů nejen pochopit, jak vytvářet dotazy, ale také na základní strukturu datového skladu jim umožňuje identifikovat nekonzistence mnohem rychleji a upozornit na možné problémy na začátku procesu. Jakékoli změny v tabulkách údajů, struktuře nebo vazbách a přidání nových datových polí musí být přezkoumány s celým týmem uživatelů a pracovníků podpůrného personálu, aby bylo zajištěno jednotné chápání rizik a problémů, které se mohou vyskytnout.