Hay cuatro factores principales a considerar cuando se busca mantener la calidad del almac?n de datos: integridad de datos, fuente de entrada de datos y metodolog?a utilizada, frecuencia de importaci?n de datos y audiencia. Un almac?n de datos es un dep?sito electr?nico de grandes cantidades de datos y las empresas y otras organizaciones m?s grandes lo utilizan cada vez m?s para almacenar datos en una herramienta que facilita la presentaci?n de informes y los requisitos de salida de datos. La utilidad de un almac?n de datos depende principalmente de la calidad de los datos y la capacidad de respuesta a los requisitos del usuario.
La integridad de los datos es un concepto com?n a la calidad del almac?n de datos, ya que se relaciona con las reglas que rigen las relaciones entre los datos, las fechas, las definiciones y las reglas comerciales que configuran la relevancia de los datos para la organizaci?n. Mantener los datos consistentes y reconciliables es la base de la integridad de los datos. Los pasos utilizados para mantener la calidad del almac?n de datos deben incluir un plan coherente de arquitectura de datos, una inspecci?n regular de los datos y el uso de reglas y procesos para mantener los datos consistentes siempre que sea posible.
La fuente de entrada de datos para un almac?n de datos suele ser una herramienta o programa de importaci?n. La forma m?s f?cil de mantener la calidad del almac?n de datos es implementar reglas y puntos de control en el propio programa de importaci?n de datos. Los datos que no siguen el patr?n apropiado no se agregar?n al almac?n de datos, pero requerir?n la intervenci?n del usuario para corregir, reconciliar o cambiar el programa. En muchas organizaciones, estos tipos de cambios solo pueden ser implementados por el arquitecto del almac?n de datos, lo que aumenta enormemente la calidad del almac?n de datos.
La precisi?n y relevancia de los datos es esencial para mantener la calidad del almac?n de datos. El momento de la importaci?n y la frecuencia tiene un gran impacto en la utilidad general de la herramienta, as? como en la calidad. Por ejemplo, si la informaci?n de la orden de compra se ingresa en el almac?n pero las facturas se actualizan solo de manera intermitente, la capacidad de informar con precisi?n sobre la actividad relacionada con la compra se ve comprometida.
La calidad del almac?n de datos es m?s f?cil de mantener y respaldar si los usuarios est?n bien informados y tienen una comprensi?n s?lida de los procesos comerciales. Capacitar a los usuarios para que no solo comprendan c?mo crear consultas, sino que tambi?n en la estructura de almacenamiento de datos subyacente les permite identificar inconsistencias mucho m?s r?pido y resaltar problemas potenciales al principio del proceso. Cualquier cambio en las tablas de datos, estructura o enlaces y la adici?n de nuevos campos de datos deben revisarse con todo el equipo de usuarios y miembros del personal de soporte para garantizar una comprensi?n coherente de los riesgos y desaf?os que pueden surgir.
Inteligente de activos.