如何维护数据仓库质量(Maintain Data Warehouse Quality)？

当您希望维护数据仓库质量时，有四个主要因素需要考虑：数据完整性、使用的数据输入源和方法、数据导入频率和访问群体。数据仓库是一个包含大量数据的电子存储库，越来越多的企业和其他大型组织使用它来存储数据方便报告和...

当您希望维护数据仓库质量时，有四个主要因素需要考虑：数据完整性、使用的数据输入源和方法、数据导入频率和访问群体。数据仓库是一个包含大量数据的电子存储库，越来越多的企业和其他大型组织使用它来存储数据方便报告和数据输出要求的工具中的数据。数据仓库的有用性主要取决于数据的质量和对用户需求的响应。

结构良好的数据数据仓库可以稍后挖掘和挖掘，以获得有价值的见解。数据完整性是数据仓库质量的一个共同概念，因为它涉及到控制数据、日期和，定义数据和组织的相关性的定义和业务规则。保持数据一致性和可调和性是数据完整性的基础。用于维护数据仓库质量的步骤必须包括一个内聚的数据架构计划，定期检查数据，尽可能使用规则和流程来保持数据的一致性。

在寻找维护数据仓库质量：数据完整性、数据输入源和使用的方法、数据导入的频率和受众数据仓库的数据输入源通常是导入工具或程序。维护数据仓库质量的最简单方法是在数据导入程序本身中实现规则和检查点。不遵循适当模式的数据不会添加到数据仓库中，而是需要用户干预来更正，协调或更改程序。在许多组织中，这些类型的更改只能由数据仓库架构师来实现，这大大提高了数据仓库的质量，数据的准确性和相关性对维护数据仓库的质量至关重要，导入的时机和频率对工具的整体有用性有很大的影响，以及质量。例如，如果在仓库中输入了采购订单信息，但发票只是间歇性地更新，准确报告采购相关活动的能力受到影响。如果用户知识渊博，并且对业务流程有充分了解，则数据仓库质量最容易维护和支持。培训用户不仅要了解如何构建查询，而且要在底层数据仓库结构上构建查询，这使它们能够更快地识别不一致性，并在流程的早期突出潜在问题，结构或联系以及新数据字段的添加必须与整个用户团队和支持人员一起审查，以确保对可能出现的风险和挑战有一致的理解。