Wie halte ich die Data Warehouse-Qualität aufrecht?
Bei der Aufrechterhaltung der Data Warehouse-Qualität sind vor allem vier Faktoren zu berücksichtigen: Datenintegrität, verwendete Dateneingabequelle und -methode, Häufigkeit des Datenimports und Zielgruppe. Ein Data Warehouse ist ein elektronisches Repository für große Datenmengen und wird in zunehmendem Maße von Unternehmen und anderen größeren Organisationen verwendet, um Daten in einem Tool zu speichern, das die Anforderungen an Berichterstellung und Datenausgabe vereinfacht. Der Nutzen eines Data Warehouse hängt in erster Linie von der Qualität der Daten und der Reaktion auf Benutzeranforderungen ab.
Datenintegrität ist ein Konzept, das der Data Warehouse-Qualität gemeinsam ist, da es sich auf die Regeln bezieht, die die Beziehungen zwischen den Daten, Daten, Definitionen und Geschäftsregeln regeln, die die Relevanz der Daten für das Unternehmen bestimmen. Die Daten konsistent und abgleichbar zu halten, ist die Grundlage für die Datenintegrität. Die zur Aufrechterhaltung der Data-Warehouse-Qualität erforderlichen Schritte müssen einen zusammenhängenden Datenarchitekturplan, eine regelmäßige Überprüfung der Daten und die Verwendung von Regeln und Prozessen umfassen, um die Daten nach Möglichkeit konsistent zu halten.
Die Dateneingabequelle für ein Data Warehouse ist normalerweise ein Importtool oder -programm. Die einfachste Möglichkeit, die Data Warehouse-Qualität aufrechtzuerhalten, besteht darin, Regeln und Prüfpunkte im Datenimportprogramm selbst zu implementieren. Daten, die nicht dem entsprechenden Muster entsprechen, werden nicht zum Data Warehouse hinzugefügt, erfordern jedoch einen Benutzereingriff, um das Programm zu korrigieren, abzugleichen oder zu ändern. In vielen Organisationen können derartige Änderungen nur vom Data-Warehouse-Architekten implementiert werden, wodurch die Data-Warehouse-Qualität erheblich verbessert wird.
Die Genauigkeit und Relevanz der Daten ist für die Aufrechterhaltung der Data Warehouse-Qualität von entscheidender Bedeutung. Der Zeitpunkt des Imports und die Häufigkeit haben großen Einfluss auf den allgemeinen Nutzen des Tools sowie auf die Qualität. Wenn beispielsweise Bestellinformationen in das Lager eingegeben werden, Rechnungen jedoch nur zeitweise aktualisiert werden, ist die Möglichkeit, genaue Berichte zu kaufbezogenen Aktivitäten zu erstellen, beeinträchtigt.
Data Warehouse-Qualität ist am einfachsten zu warten und zu unterstützen, wenn die Benutzer über fundierte Kenntnisse und ein solides Verständnis der Geschäftsprozesse verfügen. Durch die Schulung der Benutzer, die nicht nur verstehen, wie Abfragen erstellt werden, sondern auch die zugrunde liegende Data Warehouse-Struktur, können sie Inkonsistenzen viel schneller erkennen und potenzielle Probleme frühzeitig im Prozess aufzeigen. Alle Änderungen an den Datentabellen, der Struktur oder den Verknüpfungen sowie das Hinzufügen neuer Datenfelder müssen mit dem gesamten Team von Benutzern und Supportmitarbeitern überprüft werden, um ein einheitliches Verständnis der auftretenden Risiken und Herausforderungen zu gewährleisten.