Hvordan opretholder jeg datavarehusets kvalitet?
Der er fire primære faktorer, der skal tages i betragtning, når du søger at opretholde datavarehusets kvalitet: dataintegritet, dataindgangskilde og metodologi, anvendt frekvens af dataimport og målgruppe. Et datavarehus er et elektronisk arkiv med store mængder data og bruges i stigende grad af virksomheder og andre større organisationer til at gemme data i et værktøj, der letter rapporterings- og dataoutputkrav. Nytteligheden af et datalager er primært drevet af datakvaliteten og lydhørhed over for brugerkrav.
Dataintegritet er et begreb, der er fælles for datavarehuskvalitet, da det vedrører reglerne for forholdet mellem data, datoer, definitioner og forretningsregler, der udformer dataanerens relevans for organisationen. At holde dataene konsistente og forenelige er fundamentet for dataintegritet. Trin, der bruges til at opretholde datavarehusets kvalitet, skal omfatte en sammenhængende dataarkitekturplan, regelmæssig inspektion af dataene og brugen af regler og processer for at holde dataene konsistente, når det er muligt.
Datainputkilden til et datavarehus er typisk et importværktøj eller -program. Den nemmeste måde at opretholde datavarehusets kvalitet er at implementere regler og kontrolpunkter i selve dataimportprogrammet. Data, der ikke følger det passende mønster, føjes ikke til datalageret, men kræver brugerindgriben for at korrigere, forene eller ændre programmet. I mange organisationer kan disse typer ændringer kun implementeres af datalagerarkitekten, hvilket i høj grad øger datalagerkvaliteten.
Datas nøjagtighed og relevans er vigtig for at opretholde datavarehusets kvalitet. Tidspunktet for import og frekvens har stor indflydelse på værktøjets samlede brugbarhed såvel som kvaliteten. Hvis for eksempel oplysninger om indkøbsordrer indtastes i lageret, men fakturaer kun opdateres periodisk, kompromitteres muligheden for at rapportere nøjagtigt om købsrelateret aktivitet.
Datavarehuskvalitet er nemmest at vedligeholde og understøtte, hvis brugerne er kyndige og har en solid forståelse af forretningsprocesserne. Uddannelse af brugerne til ikke kun at forstå, hvordan man bygger forespørgsler, men i den underliggende datalagerstruktur giver dem mulighed for at identificere uoverensstemmelser meget hurtigere og fremhæve potentielle problemer tidligt i processen. Eventuelle ændringer i datatabellerne, strukturen eller sammenkoblinger og tilføjelsen af nye datafelter skal gennemgås med hele teamet af brugere og supportmedarbejdere for at sikre en jævn forståelse af de risici og udfordringer, der måtte opstå.