Hur upprätthåller jag datalagerkvalitet?

Det finns fyra primära faktorer att tänka på när du vill upprätthålla datalagringskvalitet: dataintegritet, datainmatningskälla och metodik som används, frekvensen av dataimport och publik. Ett datalager är ett elektroniskt arkiv med stora mängder data och används alltmer av företag och andra större organisationer för att lagra data i ett verktyg som underlättar rapporterings- och dataproduktionskrav. Användbarheten av ett datalager drivs främst av kvaliteten på data och lyhördheten på användarkraven.

Dataintegritet är ett koncept som är gemensamt för datalagerkvaliteten eftersom det hänför sig till reglerna för förhållandena mellan data, datum, definitioner och affärsregler som formar dataens relevans till organisationen. Att hålla uppgifterna konsekvent och förenliga är grunden för dataintegritet. Steg som används för att upprätthålla datalagerkvalitet måste inkludera en sammanhängande dataarkitekturplan, regelbunden inspektion av data och the Användning av regler och processer för att hålla uppgifterna konsekventa när det är möjligt.

Datainmatningskällan för ett datalager är vanligtvis ett importverktyg eller program. Det enklaste sättet att upprätthålla datalagerkvalitet är att implementera regler och kontrollpunkter i själva dataimportprogrammet. Data som inte följer lämpligt mönster kommer inte att läggas till i datalageret utan kommer att kräva användarinsatser för att korrigera, förena eller ändra programmet. I många organisationer kan dessa typer av förändringar endast implementeras av datalagerarkitekten, vilket kraftigt ökar datalagret.

Noggrannheten och relevansen av uppgifterna är avgörande för att upprätthålla datalagerkvaliteten. Tidpunkten för importen och frekvensen har en stor inverkan på verktygets övergripande användbarhet, liksom kvaliteten. Till exempel om inköpsorderinformation matas in i lagret buT-fakturor uppdateras endast intermittent, förmågan att rapportera exakt om inköpsrelaterad aktivitet komprometteras.

Datalagerkvalitet är lättast att underhålla och stödja om användarna är kunniga och har en solid förståelse för affärsprocesserna. Att utbilda användarna att inte bara förstå hur man bygger frågor, utan på den underliggande datalagerstrukturen gör det möjligt för dem att identifiera inkonsekvenser mycket snabbare och att lyfta fram potentiella problem tidigt i processen. Eventuella ändringar i datatabellerna, strukturen eller länkarna och tillägget av nya datafält måste granskas med hela teamet av användare och supportpersonal för att säkerställa en konsekvent förståelse av de risker och utmaningar som kan uppstå.