如何我维护数据仓库的质量？(i maintain data warehouse quality?)

当您要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、数据输入源和使用的方法、数据导入的频率和受众。数据仓库是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将数据存储在一种便于报告和数据输出要求的工具中。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能力。。...

There are four primary factors to consider when you are looking to maintain data warehouse quality: data integrity, data input source and methodology used, frequency of data import and audience.

当您要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、数据输入源和使用的方法、数据导入的频率和受众。数据仓库是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将数据存储在一种便于报告和数据输出要求的工具中。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能力。。

Well-structured data warehouses can be 'mined' later for valuable insights.

数据完整性是数据仓库质量的一个常见概念，因为它涉及到管理数据、日期、定义和业务规则之间关系的规则，这些规则决定了数据与组织的相关性。保持数据的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连贯的数据体系结构计划、定期检查数据以及使用规则和流程来尽可能保持数据一致。。

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，但需要用户干预以更正、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于保持数据仓库质量至关重要。导入的时间和频率对工具的整体有用性以及质量有很大影响。例如，如果将采购订单信息输入仓库，但发票只是间歇性更新，则准确报告采购相关活动的能力将受到影响。

如果用户知识渊博且对业务流程有深入了解，那么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，还要了解底层数据仓库结构，使他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。必须与整个用户团队和支持人员一起审查数据表、结构或链接的任何更改以及新数据字段的添加，以确保一致了解可能发生的风险和挑战。。

发表于 2022-01-02 06:55
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分类：商业金融

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