Il y a quatre facteurs principaux à prendre en compte lorsque vous cherchez à maintenir la qualité de l’entrepôt de données: l’intégrité des données, la source d’entrée des données et la méthodologie utilisée, la fréquence d’importation des données et l’audience. Un entrepôt de données est un référentiel électronique de grandes quantités de données et est de plus en plus utilisé par les entreprises et autres grandes organisations pour stocker des données dans un outil qui facilite les exigences de reporting et de sortie de données. L’utilité d’un entrepôt de données est principalement motivée par la qualité des données et la réactivité aux besoins des utilisateurs.
L’intégrité des données est un concept commun à la qualité de l’entrepôt de données en ce qui concerne les règles régissant les relations entre les données, les dates, les définitions et les règles métier qui façonnent la pertinence des données pour l’organisation. Garder les données cohérentes et réconciliables est le fondement de l’intégrité des données. Les étapes utilisées pour maintenir la qualité de l’entrepôt de données doivent inclure un plan d’architecture de données cohérent, une inspection régulière des données et l’utilisation de règles et de processus pour maintenir la cohérence des données dans la mesure du possible.
La source d’entrée de données pour un entrepôt de données est généralement un outil ou un programme d’importation. Le moyen le plus simple de maintenir la qualité de l’entrepôt de données consiste à implémenter des règles et des points de contrôle dans le programme d’importation de données lui-même. Les données qui ne suivent pas le modèle approprié ne seront pas ajoutées à l’entrepôt de données mais nécessiteront une intervention de l’utilisateur pour corriger, réconcilier ou modifier le programme. Dans de nombreuses organisations, ces types de changements ne peuvent être mis en œuvre que par l’architecte de l’entrepôt de données, ce qui augmente considérablement la qualité de l’entrepôt de données.
L’exactitude et la pertinence des données sont essentielles pour maintenir la qualité de l’entrepôt de données. Le moment de l’importation et la fréquence ont un impact important sur l’utilité globale de l’outil, ainsi que sur sa qualité. Par exemple, si les informations des bons de commande sont saisies dans l’entrepôt mais que les factures ne sont mises à jour que par intermittence, la capacité à rendre compte avec précision des activités liées aux achats est compromise.
La qualité de l’entrepôt de données est plus facile à maintenir et à prendre en charge si les utilisateurs sont bien informés et ont une solide compréhension des processus métier. Former les utilisateurs non seulement à comprendre comment créer des requêtes, mais aussi sur la structure sous-jacente de l’entrepôt de données leur permet d’identifier les incohérences beaucoup plus rapidement et de mettre en évidence les problèmes potentiels dès le début du processus. Toute modification des tableaux de données, de la structure ou des liens et l’ajout de nouveaux champs de données doivent être examinés avec l’ensemble de l’équipe d’utilisateurs et de membres du personnel de soutien afin d’assurer une compréhension cohérente des risques et des défis qui pourraient survenir.
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