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？

データ倉庫の品質を維持しようとするときに考慮すべき4つの主要な要因があります。データの整合性、データ入力ソースと使用方法、データのインポートの頻度と視聴者です。 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がますます使用して、レポートおよびデータ出力要件を容易にする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推進されます。

データの整合性は、データの関連性を組織に関連付けるデータ、日付、定義、ビジネスルールの関係を管理するルールに関連するため、データウェアハウスの品質に共通する概念です。データの一貫性を保ち、調整可能に保つことは、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される手順には、まとまり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THを含める必要がありますe可能な限りデータを一貫性に保つためのルールとプロセスの使用。

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、または変更するためにユーザーの介入が必要になります。多くの組織では、これらのタイプの変更は、データウェアハウスアーキテクトによってのみ実装でき、データウェアハウスの品質を大幅に向上させます。

データウェアハウスの品質を維持するには、データの精度と関連性が不可欠です。インポートと頻度のタイミングは、品質だけでなく、ツールの全体的な有用性に大きな影響を与えます。たとえば、注文情報が倉庫に入力された場合T請求書は断続的にのみ更新され、購入関連のアクティビティについて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確実に理解している場合、維持とサポートが最も簡単です。ユーザーがクエリを構築する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を使用すると、矛盾をより速く特定し、プロセスの初期に潜在的な問題を強調することができます。データテーブル、構造、またはリンケージの変更、および新しいデータフィールドの追加は、ユーザーのチーム全体とサポートスタッフメンバーと一緒にレビューして、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必要があります。