Comment maintenir la qualité de l'entrepôt de données?

Vous devez tenir compte de quatre facteurs principaux lorsque vous souhaitez maintenir la qualité de l'entrepôt de données: intégrité des données, source de saisie des données et méthode utilisée, fréquence d'importation des données et public cible. Un entrepôt de données est un référentiel électronique de grandes quantités de données. Il est de plus en plus utilisé par les entreprises et autres grandes organisations pour stocker des données dans un outil facilitant la création de rapports et la production de données. L'utilité d'un entrepôt de données dépend principalement de la qualité des données et de la réactivité aux exigences de l'utilisateur.

L'intégrité des données est un concept commun à la qualité de l'entrepôt de données en ce qui concerne les règles régissant les relations entre les données, les dates, les définitions et les règles de gestion qui déterminent la pertinence des données pour l'organisation. Garder les données cohérentes et réconciliables est le fondement de l’intégrité des données. Les étapes utilisées pour maintenir la qualité de l'entrepôt de données doivent inclure un plan d'architecture de données cohérent, une inspection régulière des données et l'utilisation de règles et de processus pour maintenir les données cohérentes dans la mesure du possible.

La source d'entrée de données pour un entrepôt de données est généralement un outil ou un programme d'importation. Le moyen le plus simple de maintenir la qualité de l'entrepôt de données consiste à implémenter des règles et des points de contrôle dans le programme d'importation de données lui-même. Les données qui ne suivent pas le modèle approprié ne seront pas ajoutées à l'entrepôt de données mais nécessiteront l'intervention de l'utilisateur pour corriger, rapprocher ou modifier le programme. Dans de nombreuses organisations, ces types de modifications ne peuvent être implémentés que par l'architecte d'entrepôt de données, ce qui augmente considérablement la qualité de l'entrepôt de données.

La précision et la pertinence des données sont essentielles au maintien de la qualité de l’entrepôt de données. Le moment de l'importation et la fréquence ont un impact important sur l'utilité globale de l'outil, ainsi que sur la qualité. Par exemple, si les informations de commande d'achat sont entrées dans le magasin mais que les factures ne sont mises à jour que par intermittence, la possibilité de générer des rapports précis sur les activités liées aux achats est compromise.

La qualité de l’entrepôt de données est plus facile à maintenir et à prendre en charge si les utilisateurs sont bien informés et ont une solide compréhension des processus d’entreprise. Former les utilisateurs à comprendre non seulement comment construire des requêtes, mais aussi sur la structure d'entrepôt de données sous-jacente leur permet d'identifier les incohérences beaucoup plus rapidement et de mettre en évidence les problèmes potentiels au début du processus. Toute modification apportée aux tables de données, à la structure ou aux liens, ainsi que l'ajout de nouveaux champs de données doivent être examinées avec toute l'équipe d'utilisateurs et les membres du personnel de support afin de garantir une compréhension cohérente des risques et des défis pouvant survenir.