數據倉庫的數據質量(文件)
【正文】 減少成本和風險：如果數據質量不好，明顯的風險就是戰(zhàn)略決策可能會導致災難性的后果。 提高生產率：用戶可以從真?zhèn)€企業(yè)的角度來看待數據倉庫的信息，而全面的信息促使流程和真?zhèn)€操作更順暢， 數據值缺失 對字段的非正規(guī)使用 晦澀的值 互相沖突的值 不一致的值 缺乏相關政策：如果一個公司對數據質量沒有明確的相關政策，它的數據質量就不可能得到保證。 審查的問題； 數據錯誤發(fā)現工具用于識別源數據的不準確和不一致；數據修正工具幫助修改受污染的數據。 改善不同數據源中數據地合并過程；進行數據清洗決策需要解決地基本問題： 如何查明數據污染的程度：這個需要操作型系統(tǒng)、數據倉庫潛在用戶以及IT人員共同參與地工作；。 在什么地方清洗： 提供數據質量地衡量指標；數據修正工具的數據修正：數據清洗工具的錯誤發(fā)現： 現在已經清楚數據質量從那里來，會帶來什么問題，做好數據
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