データウェアハウスの品質を維持するにはどうすればよいですか？

データウェアハウスの品質を維持するために検討する必要がある主な4つの要素は、データの整合性、使用するデータ入力ソースと方法論、データのインポート頻度と対象ユーザーです。 データウェアハウスは、大量のデータの電子リポジトリであり、企業やその他の大規模な組織でますます使用され、レポートとデータ出力の要件を満たすツールにデータを保存します。 データウェアハウスの有用性は、主にデータの品質とユーザー要件への応答性によって決まります。

データの整合性は、データウェアハウスの品質に共通する概念であり、組織とのデータの関連性を形成するデータ、日付、定義、およびビジネスルール間の関係を管理するルールに関連します。 データの一貫性と整合性を保つことが、データの整合性の基盤です。 データウェアハウスの品質を維持するために使用する手順には、一貫性のあるデータアーキテクチャ計画、データの定期的な検査、および可能な限りデータの一貫性を保つためのルールとプロセスの使用を含める必要があります。

データウェアハウスのデータ入力ソースは、通常、インポートツールまたはプログラムです。 データウェアハウスの品質を維持する最も簡単な方法は、データインポートプログラム自体にルールとチェックポイントを実装することです。 適切なパターンに従わないデータはデータウェアハウスに追加されませんが、プログラムを修正、調整、または変更するにはユーザーの介入が必要になります。 多くの組織では、これらの種類の変更はデータウェアハウスアーキテクトのみが実装できるため、データウェアハウスの品質が大幅に向上します。

データウェアハウスの品質を維持するには、データの正確さと関連性が不可欠です。 インポートのタイミングと頻度は、ツールの全体的な有用性と品質に大きな影響を与えます。 たとえば、発注書情報が倉庫に入力されているが、請求書が断続的にしか更新されない場合、購入関連の活動を正確に報告する機能が損なわれます。

データウェアハウスの品質は、ユーザーが知識が豊富で、ビジネスプロセスをしっかりと理解している場合、維持およびサポートが最も簡単です。 クエリの作成方法を理解するだけでなく、基礎となるデータウェアハウス構造についてユーザーをトレーニングすることで、不整合をより迅速に特定し、プロセスの初期段階で潜在的な問題を強調することができます。 発生する可能性のあるリスクと課題の一貫した理解を確保するために、データテーブル、構造またはリンクへの変更、および新しいデータフィールドの追加は、ユーザーとサポートスタッフのチーム全体でレビューする必要があります。