Há quatro fatores principais a serem considerados quando você deseja manter a qualidade do armazém de dados: integridade dos dados, fonte e metodologia de entrada de dados usada, frequência da importação de dados e público-alvo. Um data warehouse é um repositório eletrônico de grandes quantidades de dados e é usado cada vez mais por empresas e outras organizações maiores para armazenar dados em uma ferramenta que facilita os requisitos de geração de relatórios e saída de dados. A utilidade de um data warehouse é impulsionada principalmente pela qualidade dos dados e pela capacidade de resposta aos requisitos do usuário.
A integridade dos dados é um conceito comum à qualidade do data warehouse, pois se refere às regras que regem os relacionamentos entre os dados, datas, definições e regras de negócios que moldam a relevância dos dados para a organização. Manter os dados consistentes e reconciliáveis é a base da integridade dos dados. As etapas usadas para manter a qualidade do armazém de dados devem incluir um plano coeso de arquitetura de dados, inspeção regular dos dados e o uso de regras e processos para manter os dados consistentes sempre que possível.
A fonte de entrada de dados para um data warehouse é geralmente uma ferramenta ou programa de importação. A maneira mais fácil de manter a qualidade do data warehouse é implementar regras e pontos de verificação no próprio programa de importação de dados. Os dados que não seguem o padrão apropriado não serão adicionados ao armazém de dados, mas exigirão a intervenção do usuário para corrigir, reconciliar ou alterar o programa. Em muitas organizações, esses tipos de alterações podem ser implementadas apenas pelo arquiteto do data warehouse, o que aumenta consideravelmente a qualidade do data warehouse.
A precisão e a relevância dos dados são essenciais para manter a qualidade do armazém de dados. O momento da importação e a frequência têm um grande impacto na utilidade geral da ferramenta, bem como na qualidade. Por exemplo, se as informações do pedido são inseridas no armazém, mas as faturas são atualizadas apenas de forma intermitente, a capacidade de gerar relatórios precisos sobre as atividades relacionadas à compra fica comprometida.
A qualidade do armazém de dados é mais fácil de manter e oferecer suporte se os usuários tiverem conhecimento e tiverem um sólido entendimento dos processos de negócios. Treinar os usuários não apenas para entender como criar consultas, mas também na estrutura subjacente do data warehouse, permite identificar inconsistências muito mais rapidamente e destacar possíveis problemas no início do processo. Quaisquer alterações nas tabelas, estrutura ou ligações de dados e a adição de novos campos de dados devem ser revisadas com toda a equipe de usuários e membros da equipe de suporte, a fim de garantir uma compreensão consistente dos riscos e desafios que possam ocorrer.
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