【经验】数据质量在商业智能中扮演的角色

对于增强数据资产准确度和价值而言,将数据质量规则与活动(探查、清洗和监测)和MDM流程相集成显得十分关键。在启动任何MDM项目之前,您都需要了解源数据的内容、质量和结构。在数据源进行的数据探查使数据管理员和数据仓库管理员能够在数据进入MDM系统之前,快速发现和分析跨所有数据源的所有数据异常。此流程可极大加快从MDM实施中获取价值。

由于数据清洗增强了数据的准确度,带来了数据完整性,并从源头增进了数据的可信度,因此数据清洗改善了MDM系统中的数据一致性。一旦源数据进入MDM系统,它将接受数据质量处理,其中包括验证、更正和标准化。MDM系统存储了在数据清洗前后的整个历史记录,从而开发人员不必再跟踪数据仓库中的数据沿袭。

最后,数据质量度量标准使数据仓库管理员能够更好地监控参考数据的质量,并确保可以长期持续使用高质量的数据。

因此,从技术角度看,实施MDM和Informatica Data Quality,作为数据仓库中主数据的确定来源,可以从提取、转换和加载(ETL)流程中简化数据集成。此方法可极大减低与数据仓库有关的整个开发和维护工作。通过建立数据质量度量标准和定义数据质量目标,数据仓库管理员和数据管理员能够更好地监控参考数据的质量,并确保随着时间的推移能够跨企业持续使用高质量的数据。MDM简化了对数据仓库维度更新的处理,因为用于确定更改内容的所有逻辑均封装在MDM系统中。

此外,MDM系统可以卸除大多数数据仓库的历史记录跟踪负担,使数据仓库仅管理它需要为进行聚合而应跟踪的变更。此系统可带来更小的数据仓库维度以及对负荷和查询性能的重大改进。运用MDM和Informatica Data Quality将最终降低数据集成的工作量,提高从商业智能和报表推导的洞察分析的质量,确保能够从为商业智能增效的数据仓库方案中获得预期的价值和投资回报。

数据质量水平与商业智能的关系

当无法通过商业智能系统和报告系统提供准确的数据时,业务总体上都会受到影响。以下是为创建报表的商业智能系统提供不可靠数据所造成的一些后果:

业务负责人:不准确的管理报告导致决策不够明智。

合规主管:合规性法案要求公司能为其财务和合规报表提供一定的透明度和可审计性。

业务分析师:如果业务分析师花费过多时间在多个商业智能系统间手动搜索和整理信息以更新和修正报表,则业务分析师的生产率会受到影响。此低效的工作会直接影响成本和营利能力。

这些业务问题的根源在于没有关于客户、产品、渠道合作伙伴和供应商的唯一真实版本。由于在处理每个业务流程的不同系统间收集、存储和管理这些数据(亦称之为参考数据或主数据),因此,需要正确地解析重叠和冲突的参考数据,以获得唯一真实版本,从而带来宝贵而可操作的洞察力。许多组织拥有数十或数百数据库,并且在这些数据库中有维护相同核心参考对象的数十个(有时为数百个)不同的应用程序,而这些核心参考对象还具有重叠的属性。

商业智能系统的用途是以中立的视角报告取自多个系统的现有数据。商业智能系统可以为维度分析进行一些累积工作,但是设计或配备商业智能系统并非为了创建唯一的真实版本。在取自应用程序孤岛的客户或产品数据中存在的不一致会对数据仓库中运行的分析可靠性产生消极的影响。

总而言之,企业的商业智能只会与企业的数据质量水平相当。

原文发布于微信公众号 - 大数据挖掘DT数据分析(datadw)

原文发表时间:2014-07-13

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