데이터웨어 하우스 품질을 어떻게 유지합니까?

데이터웨어 하우스 품질을 유지하려고 할 때 고려해야 할 주요 요소는 데이터 무결성, 사용 된 데이터 입력 소스 및 방법, 데이터 가져 오기 빈도 및 대상입니다. 데이터웨어 하우스는 대량의 데이터를 전자적으로 저장하는 저장소로, 기업 및 기타 대규모 조직에서보고 및 데이터 출력 요구 사항을 용이하게하는 도구에 데이터를 저장하는 데 점점 더 많이 사용됩니다. 데이터웨어 하우스의 유용성은 주로 데이터 품질과 사용자 요구 사항에 대한 응답성에 의해 결정됩니다.

데이터 무결성은 데이터와 조직의 데이터 관련성을 형성하는 데이터, 날짜, 정의 및 비즈니스 규칙 간의 관계를 관리하는 규칙과 관련되므로 데이터웨어 하우스 품질에 공통적 인 개념입니다. 데이터를 일관성 있고 조정 가능하게 유지하는 것이 데이터 무결성의 기초입니다. 데이터웨어 하우스 품질을 유지하는 데 사용되는 단계에는 응집력있는 데이터 아키텍처 계획, 데이터의 정기적 인 검사 및 규칙과 프로세스를 사용하여 가능한 한 데이터 일관성을 유지해야합니다.

데이터웨어 하우스의 데이터 입력 소스는 일반적으로 가져 오기 도구 또는 프로그램입니다. 데이터웨어 하우스 품질을 유지하는 가장 쉬운 방법은 데이터 가져 오기 프로그램 자체에서 규칙 및 검사 점을 구현하는 것입니다. 적절한 패턴을 따르지 않는 데이터는 데이터웨어 하우스에 추가되지 않지만 프로그램을 수정, 조정 또는 변경하려면 사용자의 개입이 필요합니다. 많은 조직에서 이러한 유형의 변경은 데이터웨어 하우스 설계자 만 구현할 수 있으므로 데이터웨어 하우스 품질이 크게 향상됩니다.

데이터웨어 하우스 품질을 유지하려면 데이터의 정확성과 관련성이 필수적입니다. 가져 오기 및 빈도 타이밍은 공구의 전반적인 유용성과 품질에 큰 영향을 미칩니다. 예를 들어, 구매 주문 정보가웨어 하우스에 입력되었지만 송장이 간헐적으로 만 갱신되는 경우 구매 관련 활동에 대한 정확한보고 기능이 손상됩니다.

사용자가 지식이 있고 비즈니스 프로세스를 제대로 이해하고 있으면 데이터웨어 하우스 품질이 유지 관리 및 지원이 가장 쉽습니다. 사용자가 쿼리를 작성하는 방법을 이해하고 기본 데이터웨어 하우스 구조를 이해하도록 교육하면 불일치를 훨씬 빨리 식별하고 프로세스 초기에 잠재적 인 문제를 강조 할 수 있습니다. 발생할 수있는 위험과 문제점을 일관되게 이해하려면 데이터 테이블, 구조 또는 연결에 대한 변경 사항과 새로운 데이터 필드 추가를 전체 사용자 팀과 지원 직원과 함께 검토해야합니다.