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伸拓展
詳情介紹:很多用甚至一些數據倉庫項目的開發人員經常將數據質量和數據倉庫項目開發中的ETL過程的數據一致性混為一談,錯誤的認為數據倉庫項目(也即ETL過程)能夠修復數據以提高數據質量,其實數據質量和ETL過程的數據一致性是兩個不同的概念。ETL過程的數據一致性是指根據相同的業務理解(基于源系統模型和基于數據倉庫模型),在源系統查詢和統計的息與在數據倉庫中得到的結果在各個細節層次(包括明細層次)上都是相同的。數據一致性是ETL過程必須證的。質量是數據存在于企業的源系統中的,如常見的客代碼的不規范,同一個客在不同的系統中(例如業務處理系統和財務系統)有不同的代碼,甚至同一個客在同一個系統中也有不同的代碼,以險公司的業務處理系統為例,同一個客先后在同一個險公司,不同的業務員可能會輸入不同的客代碼;更常見的是那些沒有實現集中的分布式的應用,同一個客(如工商銀行)在不同的分公司(如河南分公司和湖北分公司),業務員很可能會輸入不同的代碼;再如,在業務處理系統中,有些錄入人員為了錄入的方便,常常將一些內容不輸或者采用默認值,造成一些重要錄入息的缺失或錯誤。這些數據質量問題對質量數據采集分析系統造成嚴重的干擾和破壞。數據倉庫項目雖然不能夠修復數據以提高數據質量,但能存在的部分問題從而提醒用哪些數據是有質量問題的,給用一些改進的建議,同時在分析和決策時應降低對這些數據的依賴程度,也可以輔助的方法跟蹤、監測數據質量問題。
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