Comment maintenir la qualité de l'entrepôt de données?
Il existe quatre facteurs principaux à considérer lorsque vous cherchez à maintenir la qualité de l'entrepôt de données: l'intégrité des données, la source d'entrée de données et la méthodologie utilisée, la fréquence de l'importation de données et de l'audience.Un entrepôt de données est un référentiel électronique de grandes quantités de données et est de plus en plus utilisé par les entreprises et autres organisations plus grandes pour stocker des données dans un outil qui facilite la rapports et les exigences de sortie de données.L'utilité d'un entrepôt de données est entraînée principalement par la qualité des données et la réactivité aux exigences des utilisateurs.
L'intégrité des données est un concept commun à la qualité de l'entrepôt de données en ce qui concerne les règles régissant les relations entre les données, les dates, les définitions et les règles commerciales qui façonnent la pertinence des données à l'organisation.Garder les données cohérentes et conciliables est le fondement de l'intégrité des données.Les étapes utilisées pour maintenir la qualité de l'entrepôt de données doivent inclure un plan d'architecture de données cohérente, une inspection régulière des données et l'utilisation des règles et des processus pour maintenir les données cohérentes chaque fois que possible.
La source d'entrée de données pour un entrepôt de données est généralement un outil d'importation ou un programme.Le moyen le plus simple de maintenir la qualité de l'entrepôt de données est de mettre en œuvre des règles et des points de contrôle dans le programme d'importation de données lui-même.Les données qui ne suivent pas le modèle approprié ne seront pas ajoutées à l'entrepôt de données mais nécessiteront une intervention de l'utilisateur pour corriger, concilier ou modifier le programme.Dans de nombreuses organisations, ces types de modifications ne peuvent être mis en œuvre que par l'architecte d'entrepôt de données, ce qui augmente considérablement la qualité de l'entrepôt de données.
La précision et la pertinence des données sont essentielles pour maintenir la qualité de l'entrepôt de données.Le moment de l'importation et de la fréquence a un impact important sur l'utilité globale de l'outil, ainsi que sur la qualité.Par exemple, si les informations sur le bon de commande sont entrées dans l'entrepôt mais que les factures ne sont mises à jour qu'intermittence, la possibilité de se présenter avec précision sur l'activité liée à l'achat est compromise.
La qualité de l'entrepôt de données est la plus facile à entretenir et à soutenir si les utilisateurs sont bien informés et ont une solide compréhension des processus métier.La formation des utilisateurs à comprendre non seulement comment créer des requêtes, mais sur la structure de l'entrepôt de données sous-jacente leur permet d'identifier les incohérences beaucoup plus rapidement et de mettre en évidence les problèmes potentiels au début du processus.Toute modification des tables de données, de la structure ou des liens et l'ajout de nouveaux champs de données doivent être examinés avec toute l'équipe d'utilisateurs et les membres du personnel de soutien afin d'assurer une compréhension cohérente des risques et des défis qui pourraient survenir.