Hvordan opprettholder jeg datavarehuskvalitet?

Det er fire primære faktorer å vurdere når du ønsker å opprettholde datavarehuskvalitet: dataintegritet, datainngangskilde og metodikk brukt, hyppighet av dataimport og publikum.Et datavarehus er et elektronisk depot av store datamengder og brukes i økende grad av virksomheter og andre større organisasjoner for å lagre data i et verktøy som letter krav til rapportering og datautgang.Nytten av et datavarehus drives først og fremst av kvaliteten på dataene og responsen til brukerkrav.

Dataintegritet er et konsept som er felles for datavarehuskvalitet, når det gjelder reglene for forholdet mellom data, datoer, definisjoner og forretningsregler som former relevansen av dataene for organisasjonen.Å holde dataene konsistente og forenes er grunnlaget for dataintegritet.Trinn som brukes til å opprettholde datavarehuskvalitet, må omfatte en sammenhengende dataarkitekturplan, regelmessig inspeksjon av dataene og bruken av regler og prosesser for å holde dataene konsistente når det er mulig.

Datainngangskilden for et datavarehus er vanligvis et importverktøy eller program.Den enkleste måten å opprettholde datavarehuskvalitet er å implementere regler og sjekkpunkter i selve dataimportprogrammet.Data som ikke følger det aktuelle mønsteret, vil ikke bli lagt til datavarehuset, men som krever brukerinngrep for å rette opp, forene eller endre programmet.I mange organisasjoner kan denne typen endringer bare implementeres av datavarehusarkitekten, noe som øker datavarehusets kvalitet.

Nøyaktigheten og relevansen av dataene er avgjørende for å opprettholde datavarehuskvalitet.Tidspunktet for importen og frekvensen har stor innvirkning på verktøyets generelle nytte, så vel som kvaliteten.For eksempel, hvis informasjon om innkjøpsordre legges inn i lageret, men fakturaer oppdateres bare av og til, blir muligheten til å rapportere nøyaktig om kjøpsrelatert aktivitet kompromittert.

Datavarehuskvalitet er enklest å vedlikeholde og støtte hvis brukerne er kunnskapsrike og har en solid forståelse av forretningsprosessene.Å trene brukerne til ikke bare å forstå hvordan de skal bygge spørsmål, men på den underliggende datavarehusstrukturen gjør dem i stand til å identifisere uoverensstemmelser mye raskere og fremheve potensielle problemer tidlig i prosessen.Eventuelle endringer i datatabellene, strukturen eller koblingen og tillegg av nye datafelt må gjennomgås med hele teamet av brukere og støtte ansatte for å sikre en jevn forståelse av risikoen og utfordringene som kan oppstå.