Hvordan opretholder jeg datavarehuskvalitet?

Der er fire primære faktorer, der skal overvejes, når du ønsker at opretholde datavarehuskvalitet: Dataintegritet, Data Input Source and Methodology anvendt, hyppighed af dataimport og publikum.Et datavarehus er et elektronisk arkiv med store mængder data og bruges i stigende grad af virksomheder og andre større organisationer til at gemme data i et værktøj, der letter rapportering og dataresultatkrav.Nytten af et datalager drives primært af kvaliteten af dataene og lydhørhed over for brugerkrav.

Dataintegritet er et koncept, der er fælles for datalagerkvaliteten, da det vedrører reglerne for forholdet mellem data, datoer, definitioner og forretningsregler, der former relevansen af dataene til organisationen.At holde dataene konsistente og afstemt er grundlaget for dataintegritet.Trin, der bruges til at opretholde datavarehuskvalitet, skal omfatte en sammenhængende dataarkitekturplan, regelmæssig inspektion af dataene og brugen af regler og processer for at holde dataene konsistente, når det er muligt.

Dataindgangskilden til et datalager er typisk et importværktøj eller et program.Den nemmeste måde at opretholde datavarehuskvaliteten er at implementere regler og kontrolpunkter i selve dataimportprogrammet.Data, der ikke følger det passende mønster, tilføjes ikke til datalageret, men kræver brugerintervention for at korrigere, forene eller ændre programmet.I mange organisationer kan disse typer ændringer kun implementeres af Data Warehouse Architect, hvilket i høj grad øger datalagerets kvalitet.

Nøjagtigheden og relevansen af dataene er vigtig for at opretholde datalagerens kvalitet.Tidspunktet for importen og frekvensen har en stor indflydelse på værktøjets samlede anvendelighed såvel som kvaliteten.For eksempel, hvis oplysninger om indkøbsordre indtastes i lageret, men fakturaer opdateres kun med mellemrum, kompromitteres evnen til at rapportere nøjagtigt om købsrelateret aktivitet.

Kvalitet af datalager er nemmest at vedligeholde og støtte, hvis brugerne er vidende og har en solid forståelse af forretningsprocesserne.Uddannelse af brugerne til ikke kun at forstå, hvordan man bygger forespørgsler, men på den underliggende datalagerstruktur gør det muligt for dem at identificere uoverensstemmelser meget hurtigere og fremhæve potentielle problemer tidligt i processen.Eventuelle ændringer i datatabellerne, strukturen eller forbindelserne og tilføjelsen af nye datafelter skal gennemgås med hele teamet af brugere og supportmedarbejdere for at sikre en konsekvent forståelse af de risici og udfordringer, der kan forekomme.