Jak mohu udržovat kvalitu datového skladu?

Existují čtyři primární faktory, které je třeba zvážit, když se snažíte udržovat kvalitu datového skladu: Integrita dat, použitá zdroj vstupu dat a metodika, frekvence importu dat a publikum.Datový sklad je elektronickým úložištěm velkého množství dat a podniky a další větší organizace ji stále více používají k ukládání dat do nástroje, který usnadňuje požadavky na vykazování a výstup dat.Užitečnost datového skladu je poháněna především kvalitou dat a citlivost na požadavky uživatele.

Integrita dat je koncept společný pro kvalitu skladů dat, protože se týká pravidel upravujících vztahy mezi daty, datem, definicemi a obchodními pravidly, která formují význam dat pro organizaci.Udržování dat je konzistentní a smířitelné základem integrity dat.Kroky používané k udržení kvality datového skladu musí zahrnovat soudržný plán architektury dat, pravidelnou kontrolu dat a použití pravidel a procesů, aby byla data konzistentní, kdykoli je to možné.

Zdroj vstupu dat pro datový sklad je obvykle importní nástroj nebo program.Nejjednodušší způsob, jak udržovat kvalitu datových skladů, je implementovat pravidla a kontrolní body do samotného programu importu dat.Data, která se nevztahují na vhodný vzorec, nebudou do datového skladu přidány, ale budou vyžadovat, aby byl uživatelský zásah k opravě, smíření nebo změnu programu.V mnoha organizacích lze tyto typy změn implementovat pouze architektem Data Warehouse Architec, což výrazně zvyšuje kvalitu datového skladu.

Přesnost a význam dat je pro udržení kvality datových skladů nezbytná.Načasování importu a frekvence má velký dopad na celkovou užitečnost nástroje a na kvalitu.Například, pokud jsou informace o objednávce zadány do skladu, ale faktury jsou aktualizovány pouze občas, je schopnost přesně hlásit o činnosti související s nákupem.

Kvalita datového skladu je nejjednodušší udržovat a podporovat, pokud jsou uživatelé dobře informováni a mají solidní porozumění obchodním procesům.Školení uživatelů, aby nejen pochopili, jak vytvářet dotazy, ale také na základní struktuře datových skladů, umožňuje jim identifikovat nesrovnalosti mnohem rychleji a zdůraznit potenciální problémy na začátku procesu.Jakékoli změny datových tabulek, struktury nebo propojení a přidání nových datových polí musí být přezkoumány s celým týmem uživatelů a zaměstnanců podpůrných zaměstnanců, aby bylo možné zajistit důsledné porozumění rizikům a výzvám, které by mohly nastat.