Hvordan opprettholder jeg datavarehuskvalitet?

Det er fire hovedfaktorer du bør tenke på når du ønsker å opprettholde datavarehusets kvalitet: dataintegritet, datakilde og metodikk brukt, frekvens av dataimport og målgruppe. Et datavarehus er et elektronisk depot av store datamengder og brukes i økende grad av bedrifter og andre større organisasjoner for å lagre data i et verktøy som letter rapportering og datautgangskrav. Nytten av et datavarehus er primært drevet av kvaliteten på dataene og responsen til brukerens krav.

Dataintegritet er et konsept som er felles for datavarehuskvalitet, da det gjelder reglene for forholdet mellom dataene, datoer, definisjoner og forretningsregler som former dataenes relevans for organisasjonen. Å holde dataene konsistente og forenelige er grunnlaget for dataintegritet. Trinn som brukes for å opprettholde datavarehusets kvalitet, må omfatte en sammenhengende dataarkitekturplan, regelmessig inspeksjon av dataene og bruk av regler og prosesser for å holde dataene konsistente når det er mulig.

Datatilførselskilden for et datavarehus er vanligvis et importverktøy eller program. Den enkleste måten å opprettholde datavarehusets kvalitet er å implementere regler og sjekkpunkter i selve dataimportprogrammet. Data som ikke følger det passende mønsteret, vil ikke bli lagt til datavarehuset, men krever brukerintervensjon for å korrigere, forene eller endre programmet. I mange organisasjoner kan disse endringene bare implementeres av datavarehusarkitekten, noe som øker datavarehusets kvalitet kraftig.

Nøyaktigheten og relevansen av dataene er avgjørende for å opprettholde datavarehusets kvalitet. Tidspunktet for import og frekvens har stor innvirkning på verktøyets generelle nytteverdi, så vel som kvaliteten. Hvis for eksempel informasjon om innkjøpsordre legges inn i lageret, men fakturaer bare oppdateres periodisk, blir muligheten til å rapportere nøyaktig om kjøpsrelatert aktivitet kompromittert.

Datavarehuskvalitet er enklest å vedlikeholde og støtte hvis brukerne er kunnskapsrike og har en solid forståelse av forretningsprosessene. Opplæring av brukerne til ikke bare å forstå hvordan de skal lage spørsmål, men i den underliggende datavarehusstrukturen gjør dem i stand til å identifisere uoverensstemmelser mye raskere og å fremheve potensielle problemer tidlig i prosessen. Eventuelle endringer i datatabellene, strukturen eller koblinger og tillegg av nye datafelt må gjennomgås med hele teamet av brukere og supportmedarbeidere for å sikre en jevn forståelse av risiko og utfordringer som kan oppstå.