{"id":36155,"date":"2019-10-31T22:09:53","date_gmt":"2019-10-31T19:09:53","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/kachestvo-dannyh-v-hranilishhe\/"},"modified":"2019-10-31T22:09:53","modified_gmt":"2019-10-31T19:09:53","slug":"kachestvo-dannyh-v-hranilishhe","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/kachestvo-dannyh-v-hranilishhe","title":{"rendered":"Datenqualit\u00e4t im Speicher","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Die Datenqualit\u00e4t im Speicher ist eine wichtige Voraussetzung f\u00fcr den Erhalt wertvoller Informationen. Schlechte Qualit\u00e4t f\u00fchrt langfristig zu einer negativen Kettenreaktion.<br \/>\nZuerst verliert man das Vertrauen in die bereitgestellten Informationen. Die Menschen beginnen, Business-Intelligence-Anwendungen weniger zu nutzen, das Potenzial der Anwendungen bleibt ungenutzt.<br \/>\nInfolgedessen werden zuk\u00fcnftige Investitionen in das Analyseprojekt in Frage gestellt.<\/p>\n<h4>Verantwortung f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t<\/h4>\n<p>\nDer Aspekt der Verbesserung der Datenqualit\u00e4t ist mega-wichtig in BI-Projekten. Er ist jedoch kein Privileg nur f\u00fcr technische Spezialisten.<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nDie Datenqualit\u00e4t wird auch von Aspekten wie beeinflusst<\/p>\n<p><b>Unternehmenskultur<\/b><\/p>\n<ul>\n<li>Sind die Mitarbeiter selbst daran interessiert, gute Qualit\u00e4t zu erzeugen?<\/li>\n<li>Wenn nicht, warum? Vielleicht gibt es einen Interessenkonflikt.<\/li>\n<li>Gibt es Unternehmensrichtlinien, die die Verantwortlichen f\u00fcr die Qualit\u00e4t festlegen?<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Prozesse<\/b><\/p>\n<ul>\n<li>Welche Daten entstehen am Ende dieser Ketten?<\/li>\n<li>Vielleicht sind die Betriebssysteme so konfiguriert, dass man \"herumwerkeln\" muss, um eine bestimmte Situation in der Realit\u00e4t abzubilden.<\/li>\n<li>\u00dcberpr\u00fcfen die Betriebssysteme selbst die Daten und f\u00fchren sie Abgleiche durch?<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nF\u00fcr die Datenqualit\u00e4t in den Berichtssystemen sind alle in der Organisation verantwortlich.<\/p>\n<h4>Definition und Bedeutung<\/h4>\n<p>\nQualit\u00e4t ist die best\u00e4tigte Erf\u00fcllung der Erwartungen des Kunden.<\/p>\n<p>Aber die Datenqualit\u00e4t enth\u00e4lt keine Definition. Sie spiegelt immer den Nutzungskontext wider. Das Datenlager und das BI-System verfolgen andere Ziele als das Betriebssystem, aus dem die Daten stammen.<\/p>\n<p>Zum Beispiel kann im Betriebssystem das Attribut des Kunden ein nicht verpflichtendes Feld sein. Im Speicher kann dieses Attribut als Ma\u00dfnahme verwendet werden und seine Ausf\u00fcllung ist zwingend erforderlich. Dies f\u00fchrt wiederum zur Notwendigkeit, Standardwerte einzuf\u00fcgen.<\/p>\n<p>Die Anforderungen an das Datenlager \u00e4ndern sich st\u00e4ndig und sind in der Regel h\u00f6her als die an die Betriebssysteme. Es kann jedoch auch umgekehrt sein, wenn im Speicher keine detaillierten Informationen aus dem Betriebssystem gespeichert werden m\u00fcssen.<\/p>\n<p>Um die Datenqualit\u00e4t messbar zu machen, m\u00fcssen deren Standards beschrieben werden. Personen, die Informationen und Zahlen f\u00fcr ihre Arbeit nutzen, sollten in den Prozess der Beschreibung einbezogen werden. Das Ergebnis dieser Einbeziehung k\u00f6nnte eine Regel sein, anhand derer man auf einen Blick in die Tabelle erkennen kann, ob ein Fehler vorliegt oder nicht. Diese Regel muss in Form eines Skripts\/Codes f\u00fcr die sp\u00e4tere \u00dcberpr\u00fcfung dokumentiert werden.<\/p>\n<h4>Verbesserung der Datenqualit\u00e4t<\/h4>\n<p>\nEs ist unm\u00f6glich, alle hypothetischen Fehler im Prozess des Ladens von Daten in das Data Warehouse zu bereinigen und zu korrigieren. Hohe Datenqualit\u00e4t kann nur durch enge Zusammenarbeit aller Beteiligten erreicht werden. Personen, die Daten in Betriebssysteme eingeben, m\u00fcssen lernen, welche Handlungen zu Fehlern f\u00fchren.<\/p>\n<p>Datenqualit\u00e4t ist ein Prozess. Leider haben viele Organisationen keine Strategie f\u00fcr die kontinuierliche Verbesserung. Viele beschr\u00e4nken sich nur auf die Speicherung von Daten und sch\u00f6pfen nicht das volle Potenzial analytischer Systeme aus. Bei der Entwicklung von Data Warehouses flie\u00dfen in der Regel 70-80 % des Budgets in die Umsetzung der Datenintegration. Der Prozess der Kontrolle und Verbesserung bleibt unausgereift, falls er \u00fcberhaupt vorhanden ist.<\/p>\n<h4>Werkzeuge<\/h4>\n<p>\nDer Einsatz von Software-Tools kann im Prozess der Automatisierung der Verbesserung und \u00dcberwachung der Datenqualit\u00e4t helfen. Beispielsweise k\u00f6nnen sie die technische \u00dcberpr\u00fcfung der Strukturen des Data Warehouses vollst\u00e4ndig automatisieren: Format der Felder, Vorhandensein von Standardwerten, Einhaltung der Anforderungen an die Bezeichnungen der Tabellenspalten.<\/p>\n<p>Schwieriger kann die \u00dcberpr\u00fcfung des Inhalts sein. Da sich die Anforderungen an das Data Warehouse \u00e4ndern, kann sich auch die Interpretation der Daten \u00e4ndern. Das Tool selbst kann sich in ein riesiges Projekt verwandeln, das Unterst\u00fctzung ben\u00f6tigt.<\/p>\n<h4>Tipp<\/h4>\n<p>\nRelationale Datenbanken, in denen normalerweise Data Warehouses entworfen werden, haben die bemerkenswerte M\u00f6glichkeit, Sichten (Views) zu erstellen. Diese k\u00f6nnen zur schnellen \u00dcberpr\u00fcfung von Daten verwendet werden, wenn man die Besonderheiten des Inhalts kennt. Jeder Fall der Entdeckung eines Fehlers oder Problems in den Daten kann in Form einer Abfrage an die Datenbank dokumentiert werden.<\/p>\n<p>So wird eine Wissensbasis \u00fcber den Inhalt gebildet. Nat\u00fcrlich sollten solche Abfragen schnell sein. In der Regel ben\u00f6tigt die Pflege von Ansichten weniger menschliche Zeit als Werkzeuge, die in Tabellen organisiert sind. Die Ansicht ist immer bereit, das Ergebnis der \u00dcberpr\u00fcfung anzuzeigen.<br \/>\nBei wichtigen Berichten kann die Ansicht eine Spalte mit dem Adressaten enthalten. Es ist sinnvoll, mit den gleichen BI-Mitteln Berichte \u00fcber den Zustand der Datenqualit\u00e4t im Warehouse zu erstellen.<\/p>\n<h4>Beispiel<\/h4>\n<p>\nDie Abfrage ist f\u00fcr die Oracle-Datenbank geschrieben. In diesem Beispiel gibt die Testabfrage einen numerischen Wert zur\u00fcck, der entsprechend interpretiert werden kann. Die Werte T_MIN und T_MAX k\u00f6nnen zur Regulierung des Alarmniveaus verwendet werden. Das Feld REPORT wurde urspr\u00fcnglich als Nachricht in einem kommerziellen ETL-Produkt verwendet, das keine E-Mails ordnungsgem\u00e4\u00df versenden konnte, daher ist rpad ein \"Workaround\".<\/p>\n<p>Bei einer gro\u00dfen Tabelle kann man beispielsweise AND ROWNUM &lt;= 10 hinzuf\u00fcgen, d.h. wenn 10 Fehler aufgetreten sind, ist das genug f\u00fcr einen Alarm.<\/p>\n<pre><code class=\"sql\">CREATE OR REPLACE VIEW V_QC_DIM_PRODUCT_01 AS\nSELECT\n  CASE WHEN OUTPUT &gt;= T_MIN AND OUTPUT &lt;= T_MAX\n  THEN &#039;OK&#039; ELSE &#039;ERROR&#039; END AS RESULT,\n  DESCRIPTION,\n  TABLE_NAME, \n  OUTPUT, \n  T_MIN,\n  T_MAX,\n  rpad(DESCRIPTION, 60, &#039; &#039;) || rpad(OUTPUT, 8, &#039; &#039;) || rpad(T_MIN, 8, &#039; &#039;) || rpad(T_MAX, 8, &#039; &#039;) AS REPORT\nFROM (-- Test selbst\n  SELECT\n    &#039;DIM_PRODUCT&#039; AS TABLE_NAME,\n    &#039;Anzahl der Leerwerte&#039; AS DESCRIPTION,\n    COUNT(*) AS OUTPUT,\n    0 AS T_MIN,\n    10 AS T_MAX\n  FROM DIM_PRODUCT\n  WHERE DIM_PRODUCT_ID != -1 -- nicht der Standardwert\n  AND ATTRIBUTE IS NULL ); -- z\u00e4hle Leerwerte\n<\/code><\/pre>\n<p>\n<i>In der Ver\u00f6ffentlichung wurden Materialien aus dem Buch verwendet<br \/>\nRonald Bachmann, Dr. Guido Kemper<br \/>\nRaus aus der BI-Falle<br \/>\nWie Business Intelligence zum Erfolg wird<\/i><br \/>\n<br \/>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/459682\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0441\u044b\u043b\u043a\u043e\u0439 \u043a \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 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