Wie pflege ich die Qualität der Data Warehouse?

Es sind vier Hauptfaktoren zu berücksichtigen, wenn Sie die Datenlagerqualität beibehalten möchten: Datenintegrität, Dateneingangsquelle und Methodik, Häufigkeit des Datenimports und Publikum.Ein Data Warehouse ist ein elektronisches Repository großer Datenmengen und wird zunehmend von Unternehmen und anderen größeren Organisationen verwendet, um Daten in einem Tool zu speichern, das die Berichterstattungs- und Datenausgabeanforderungen erleichtert.Die Nützlichkeit eines Data Warehouse wird hauptsächlich durch die Qualität der Daten und die Reaktionsfähigkeit der Benutzeranforderungen angetrieben.

Datenintegrität ist ein Konzept, das für die Qualität der Data Warehouse in Bezug auf die Regeln für die Beziehungen zwischen Daten, Daten, Definitionen und Geschäftsregeln, die die Relevanz der Daten für die Organisation prägen, gemeinsam sind.Die Daten konsistent und vereinbar zu halten, ist die Grundlage für die Datenintegrität.Schritte zur Aufrechterhaltung der Data Warehouse -Qualität müssen einen kohärenten Datenarchitekturplan, eine regelmäßige Prüfung der Daten und die Verwendung von Regeln und Prozessen enthalten, um die Daten nach Möglichkeit konsistent zu halten.

Die Dateneingabequelle für ein Data Warehouse ist in der Regel ein Import -Tool oder -Programm.Der einfachste Weg, die Qualität der Data Warehouse zu erhalten, besteht darin, Regeln und Kontrollpunkte im Datenimportprogramm selbst zu implementieren.Daten, die nicht dem entsprechenden Muster folgen, werden dem Data Warehouse nicht hinzugefügt, erfordern die Benutzerintervention, um das Programm zu korrigieren, zu vereinbaren oder zu ändern.In vielen Organisationen können diese Arten von Änderungen nur vom Data Warehouse Architect implementiert werden, was die Datenlagerqualität erheblich erhöht.

Die Genauigkeit und Relevanz der Daten ist für die Aufrechterhaltung der Datenlagerqualität von entscheidender Bedeutung.Der Zeitpunkt des Imports und der Frequenz hat einen großen Einfluss auf die allgemeine Nützlichkeit des Tools sowie die Qualität.Wenn beispielsweise Bestellinformationen in das Lagerhaus eingegeben werden, die Rechnungen jedoch nur zeitweise aktualisiert werden, ist die Möglichkeit, über kaufbezogene Aktivitäten genau zu berichten, beeinträchtigt.

Die Qualität der Data Warehouse ist am einfachsten zu warten und zu unterstützen, wenn die Benutzer kompetent sind und die Geschäftsprozesse ein solides Verständnis haben.Schulung der Benutzer, um nicht nur zu verstehen, wie Abfragen erstellt werden, sondern auch in der zugrunde liegenden Data Warehouse -Struktur, um Inkonsistenzen viel schneller zu identifizieren und potenzielle Probleme zu Beginn des Prozesses hervorzuheben.Alle Änderungen an den Datentabellen, Struktur oder Verknüpfungen sowie die Hinzufügung neuer Datenfelder müssen mit dem gesamten Team von Benutzern und Support -Mitarbeitern überprüft werden, um ein konsistentes Verständnis der Risiken und Herausforderungen zu gewährleisten, die möglicherweise auftreten.