如何維護數據倉庫質量(Maintain Data Warehouse Quality)？

當您希望維護數據倉庫質量時，有四個主要因素需要考慮：數據完整性、使用的數據輸入源和方法、數據導入頻率和訪問群體。數據倉庫是一個包含大量數據的電子存儲庫，越來越多的企業和其他大型組織使用它來存儲數據方便報告和...

當您希望維護數據倉庫質量時，有四個主要因素需要考慮：數據完整性、使用的數據輸入源和方法、數據導入頻率和訪問群體。數據倉庫是一個包含大量數據的電子存儲庫，越來越多的企業和其他大型組織使用它來存儲數據方便報告和數據輸出要求的工具中的數據。數據倉庫的有用性主要取決于數據的質量和對用戶需求的響應。

結構良好的數據數據倉庫可以稍后挖掘和挖掘，以獲得有價值的見解。數據完整性是數據倉庫質量的一個共同概念，因為它涉及到控制數據、日期和，定義數據和組織的相關性的定義和業務規則。保持數據一致性和可調和性是數據完整性的基礎。用于維護數據倉庫質量的步驟必須包括一個內聚的數據架構計劃，定期檢查數據，盡可能使用規則和流程來保持數據的一致性。

在尋找維護數據倉庫質量：數據完整性、數據輸入源和使用的方法、數據導入的頻率和受眾數據倉庫的數據輸入源通常是導入工具或程序。維護數據倉庫質量的最簡單方法是在數據導入程序本身中實現規則和檢查點。不遵循適當模式的數據不會添加到數據倉庫中，而是需要用戶干預來更正，協調或更改程序。在許多組織中，這些類型的更改只能由數據倉庫架構師來實現，這大大提高了數據倉庫的質量，數據的準確性和相關性對維護數據倉庫的質量至關重要，導入的時機和頻率對工具的整體有用性有很大的影響，以及質量。例如，如果在倉庫中輸入了采購訂單信息，但發票只是間歇性地更新，準確報告采購相關活動的能力受到影響。如果用戶知識淵博，并且對業務流程有充分了解，則數據倉庫質量最容易維護和支持。培訓用戶不僅要了解如何構建查詢，而且要在底層數據倉庫結構上構建查詢，這使它們能夠更快地識別不一致性，并在流程的早期突出潛在問題，結構或聯系以及新數據字段的添加必須與整個用戶團隊和支持人員一起審查，以確保對可能出現的風險和挑戰有一致的理解。