了解如何在 DWH 中实施数据质量控制以及使用专门工具是否是个好主意。
检查数据质量评估过程的特点，评估可用于实施的不同选项，并针对DWH 项目的持续时间和特殊性或所用工具类型制定明确的标准，这些对于成功完成数据仓库中数据质量控制的实施是必要的。
目标是保证数据及其所有属性的质量，因此，在实施数据质量控制过程后，假定至少发生以下情况：
-根据DWH模型和ETL流程的规范，数据源技术质量的稳定性。
-业务用户对业务数据质量的定义。
-所用数据质量分析方法的成熟度。
因此，在实施阶段，有必要考虑：
- 不符合质量要求的数据缺乏适用性，将无法将其加 中国 whatsapp 数据 载到数据仓库中，并需要进行更正。
- 对于一个商业用户来说质量足够的数据可能并不适合另一个商业用户。
- 业务数据质量要求不断转变，这是分析技术演变的结果。
- 不符合业务用户要求的数据不应在其方法中使用。在这些情况下，可以在修正数据的同时修正数据。
在尝试管理对数据最关键属性之一的控制时，必须明确的一个方面是其技术质量所必需的标准：
- 在你的领域中独一无二。
- 在必填字段中出现。
- 呈现参照完整性。
- 调整字段格式
- 使用可接受的值进行编译。
- 符合业务逻辑。
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如何在 DWH 中实施数据质量控制
当理论明确了，到了实施的时候，必须做出一个重要的决定，这个决定将影响项目的处理方式。数据仓库中数据质量控制实现有两种方式，区别在于是否涉及专门工具。
使用标准 ETL 工具（没有专门的数据控制工具）进行实施分析可以总结如下：
- 优点：这种方法明显节省了成本，因为它避免了承担许可成本。它涉及流程组织的开发以及 IT 系统、数据格式和数据通信协议的极大灵活性。
- 机会：它增加了雇用高素质人员的可能性，这对组织非常有益，而且它也是一个非常可行的选择，因为市场上有经过验证和完善的技术，可以管理数据质量而不需要专门的工具。
- 缺点：它不仅增加了预计的开发时间，而且还增加了成本，此外还必须增加与文档和文档更新相关的额外成本。在 DWH 项目中实施数据质量控制方法的另一个缺点是需要培训新员工以获取有关解决方案功能的必要知识。