Jak mohu udržovat kvalitu datového skladu?

Existují čtyři primární faktory, které je třeba zvážit, když se snažíte udržovat kvalitu skladů dat: integrita dat, zdroj vstupu dat a použitá metodika, frekvence importu dat a publikum. Datový sklad je elektronickým úložištěm velkého množství dat a podniky a další větší organizace ji stále více používají k ukládání dat do nástroje, který usnadňuje požadavky na vykazování a výstup dat. Užitečnost datového skladu je poháněna především kvalitou dat a citlivost na požadavky uživatele.

Integrita dat je koncept společný pro kvalitu datového skladu, protože se týká pravidel upravujících vztahy mezi daty, daty, definicemi a obchodními pravidly, která formují význam dat pro organizaci. Udržování dat je konzistentní a smířitelné základem integrity dat. Kroky používané k udržení kvality datového skladu musí zahrnovat plán architektury soudržných dat, pravidelnou kontrolu dat a THPoužívání pravidel a procesů k udržení dat konzistentní, kdykoli je to možné.

Zdroj vstupu dat pro datový sklad je obvykle importní nástroj nebo program. Nejjednodušší způsob, jak udržovat kvalitu datových skladů, je implementovat pravidla a kontrolní body do samotného programu importu dat. Data, která se nevztahují na vhodný vzorec, nebudou do datového skladu přidány, ale budou vyžadovat, aby byl uživatelský zásah k opravě, smíření nebo změnu programu. V mnoha organizacích lze tyto typy změn implementovat pouze architektem Data Warehouse Architec, což výrazně zvyšuje kvalitu skladů dat.

Přesnost a relevance dat je nezbytná pro udržení kvality skladu dat. Načasování importu a frekvence má velký dopad na celkovou užitečnost nástroje a na kvalitu. Například, pokud jsou informace o objednávce zadány do skladu BUfaktury t jsou aktualizovány pouze přerušovaně, schopnost přesně hlásit o činnosti související s nákupem.

Kvalita skladu dat je nejjednodušší udržovat a podporovat, pokud jsou uživatelé znalí a mají solidní porozumění obchodním procesům. Školení uživatelů, aby nejen pochopili, jak vytvářet dotazy, ale také na základní struktuře datových skladů, umožňuje jim identifikovat nesrovnalosti mnohem rychleji a zdůraznit potenciální problémy na začátku procesu. Jakékoli změny datových tabulek, struktury nebo propojení a přidání nových datových polí musí být přezkoumány s celým týmem uživatelů a zaměstnanců podpůrných zaměstnanců, aby bylo zajištěno důsledné porozumění rizikům a výzvám, které by mohly nastat.