데이터웨어 하우스 품질을 어떻게 유지합니까?

데이터웨어 하우스 품질을 유지하려고 할 때 고려해야 할 4 가지 주요 요인이 있습니다 : 데이터 무결성, 데이터 입력 소스 및 사용 된 방법론, 데이터 수입 빈도 및 잠재 고객.데이터웨어 하우스는 대량의 데이터로 구성된 전자 저장소이며 비즈니스 및 기타 대규모 조직에서 점점 더 많이 사용하여보고 및 데이터 출력 요구 사항을 용이하게하는 도구에 데이터를 저장합니다.데이터웨어 하우스의 유용성은 주로 데이터의 품질과 사용자 요구 사항에 대한 응답 성에 의해 주도됩니다.data 데이터 무결성은 데이터의 관련성을 구성하는 데이터, 날짜, 정의 및 비즈니스 규칙 간의 관계를 지배하는 규칙과 관련하여 데이터웨어 하우스 품질에 공통적 인 개념입니다.데이터를 일관되고 조정 가능하게 유지하는 것은 데이터 무결성의 기초입니다.데이터웨어 하우스 품질을 유지하는 데 사용되는 단계에는 응집력있는 데이터 아키텍처 계획, 데이터에 대한 정기 검사 및 규칙 및 프로세스 사용이 가능할 때마다 데이터를 일관되게 유지해야합니다.data ware warehouse 데이터웨어 하우스의 데이터 입력 소스는 일반적으로 가져 오기 도구 또는 프로그램입니다.데이터웨어 하우스 품질을 유지하는 가장 쉬운 방법은 데이터 가져 오기 프로그램 자체에서 규칙 및 체크 포인트를 구현하는 것입니다.적절한 패턴을 따르지 않는 데이터는 데이터웨어 하우스에 추가되지 않지만 프로그램을 수정, 조정 또는 변경하려면 사용자 개입이 필요합니다.많은 조직에서 이러한 유형의 변경 사항은 데이터웨어 하우스 아키텍트에 의해서만 구현 될 수 있으며, 이는 데이터웨어 하우스 품질을 크게 향상시킵니다. data 데이터의 정확성과 관련성은 데이터웨어 하우스 품질을 유지하는 데 필수적입니다.수입 및 주파수의 타이밍은 도구의 전반적인 유용성과 품질에 큰 영향을 미칩니다.예를 들어, 구매 주문 정보가 창고에 입력되었지만 송장이 간헐적으로 만 업데이트되는 경우 구매 관련 활동에 대해 정확하게보고 할 수있는 기능이 손상됩니다.

데이터웨어 하우스 품질은 사용자가 지식이 풍부하고 비즈니스 프로세스를 확실하게 이해하는 경우 유지 관리 및 지원이 가장 쉽습니다.사용자가 쿼리를 구축하는 방법을 이해하도록 교육 할뿐만 아니라 기본 데이터웨어 하우스 구조에서 불일치를 훨씬 빠르게 식별하고 프로세스 초기에 잠재적 인 문제를 강조 할 수 있습니다.데이터 테이블, 구조 또는 연결 및 새로운 데이터 필드 추가에 대한 변경 사항은 전체 사용자 팀과 직원 팀과 함께 검토되어야 할 위험과 과제에 대한 일관된 이해를 보장하기 위해 직원을 지원해야합니다.