Bei der Aufrechterhaltung der Data Warehouse-Qualität sind vier Hauptfaktoren zu berücksichtigen: Datenintegrität, Dateneingabequelle und verwendete Methodik, Häufigkeit des Datenimports und Zielgruppe. Ein Data Warehouse ist ein elektronisches Repository für große Datenmengen und wird zunehmend von Unternehmen und anderen größeren Organisationen verwendet, um Daten in einem Tool zu speichern, das die Anforderungen an die Berichterstattung und Datenausgabe erleichtert. Die Nützlichkeit eines Data Warehouse wird in erster Linie von der Qualität der Daten und der Reaktionsfähigkeit auf Benutzeranforderungen bestimmt.
Datenintegrität ist ein Konzept, das der Data Warehouse-Qualität gemeinsam ist, da es sich auf die Regeln bezieht, die die Beziehungen zwischen den Daten, Daten, Definitionen und Geschäftsregeln regeln, die die Relevanz der Daten für das Unternehmen bestimmen. Die Konsistenz und Abgleichbarkeit der Daten ist die Grundlage der Datenintegrität. Schritte zur Aufrechterhaltung der Data Warehouse-Qualität müssen einen zusammenhängenden Datenarchitekturplan, eine regelmäßige Überprüfung der Daten und die Verwendung von Regeln und Prozessen umfassen, um die Daten nach Möglichkeit konsistent zu halten.
Die Dateneingabequelle für ein Data Warehouse ist normalerweise ein Importtool oder -programm. Der einfachste Weg, die Qualität des Data Warehouse aufrechtzuerhalten, besteht darin, Regeln und Prüfpunkte im Datenimportprogramm selbst zu implementieren. Daten, die nicht dem entsprechenden Muster folgen, werden dem Data Warehouse nicht hinzugefügt, erfordern jedoch einen Benutzereingriff, um das Programm zu korrigieren, abzugleichen oder zu ändern. In vielen Organisationen können diese Arten von Änderungen nur vom Data Warehouse-Architekten implementiert werden, was die Data Warehouse-Qualität erheblich erhöht.
Die Genauigkeit und Relevanz der Daten ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Data Warehouse-Qualität. Der Zeitpunkt des Imports und die Häufigkeit haben einen großen Einfluss auf den Gesamtnutzen des Tools sowie auf die Qualität. Wenn beispielsweise Bestellinformationen in das Lager eingegeben werden, aber Rechnungen nur zeitweise aktualisiert werden, ist die Möglichkeit, genaue Berichte über kaufbezogene Aktivitäten zu erstellen, beeinträchtigt.
Die Qualität von Data Warehouses lässt sich am einfachsten pflegen und unterstützen, wenn die Benutzer sachkundig sind und ein solides Verständnis der Geschäftsprozesse haben. Die Schulung der Benutzer, damit sie nicht nur wissen, wie Abfragen erstellt werden, sondern auch die zugrunde liegende Data Warehouse-Struktur, ermöglicht es ihnen, Inkonsistenzen viel schneller zu erkennen und potenzielle Probleme frühzeitig im Prozess hervorzuheben. Alle Änderungen an Datentabellen, Struktur oder Verknüpfungen sowie das Hinzufügen neuer Datenfelder müssen mit dem gesamten Team von Benutzern und Supportmitarbeitern überprüft werden, um ein einheitliches Verständnis der möglicherweise auftretenden Risiken und Herausforderungen zu gewährleisten.