Hur upprätthåller jag datalagerkvaliteten?

Det finns fyra primära faktorer att tänka på när du vill upprätthålla datalagerets kvalitet: dataintegritet, datainmatningskälla och metod som används, frekvens 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 rapportering och dataproduktionskrav. Användbarheten hos ett datalager drivs främst av datakvaliteten och responsen på användarnas krav.

Dataintegritet är ett begrepp som är gemensamt för datalagerets kvalitet eftersom det gäller reglerna för förhållandena mellan data, datum, definitioner och affärsregler som formar informationens relevans för organisationen. Att hålla data konsekventa och förenliga är grunden för dataintegritet. Steg som används för att upprätthålla datalagerets kvalitet måste innehålla en sammanhängande dataarkitekturplan, regelbunden inspektion av uppgifterna och användning av regler och processer för att hålla uppgifterna konsekventa när det är möjligt.

Datainmatningskällan för ett datalager är vanligtvis ett importverktyg eller ett program. Det enklaste sättet att bibehålla datalagerets kvalitet är att implementera regler och kontrollpunkter i själva dataimportprogrammet. Data som inte följer lämpligt mönster kommer inte att läggas till datalageret men kräver användares ingripande för att korrigera, förena eller ändra programmet. I många organisationer kan dessa typer av förändringar endast implementeras av datalagerarkitekten, vilket kraftigt ökar datalagerets kvalitet.

Uppgifternas noggrannhet och relevans är avgörande för att bibehålla datalagerets kvalitet. Tidpunkten för import och frekvens har stor inverkan på verktygets övergripande användbarhet samt kvaliteten. Om till exempel information om inköpsbeställningar matas in i lagret men fakturor uppdateras endast ibland, försämras möjligheten att rapportera exakt om inköpsrelaterad aktivitet.

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