{"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 \/>\nZun\u00e4chst wird das Vertrauen in die bereitgestellten Informationen beeintr\u00e4chtigt. Menschen beginnen, Business Intelligence-Anwendungen weniger zu nutzen, wodurch das Potenzial dieser Anwendungen ungenutzt bleibt.<br \/>\nInfolgedessen werden zuk\u00fcnftige Investitionen in das Analyseprojekt infrage gestellt.<\/p>\n<h4>Verantwortung f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t<\/h4>\n<p>\nDer Aspekt der Verbesserung der Datenqualit\u00e4t ist in BI-Projekten von enormer Bedeutung. Er liegt jedoch nicht ausschlie\u00dflich im Verantwortungsbereich technischer Fachkr\u00e4fte.<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nDie Datenqualit\u00e4t wird auch von Aspekten wie<\/p>\n<p><b>Unternehmenskultur<\/b><\/p>\n<ul>\n<li>Sind die Mitarbeiter selbst an der Schaffung guter Qualit\u00e4t interessiert?<\/li>\n<li>Wenn nicht, warum? Gibt es m\u00f6glicherweise Interessenkonflikte?<\/li>\n<li>Gibt es Unternehmensrichtlinien, die Verantwortliche 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>Betriebssysteme k\u00f6nnen so konfiguriert sein, dass es notwendig ist, sich anzupassen, um eine bestimmte Realit\u00e4t widerzuspiegeln.<\/li>\n<li>\u00dcberpr\u00fcfen und abgleichen Betriebssysteme die Daten selbstst\u00e4ndig?<\/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 Kundenerwartungen.<\/p>\n<p>Die Datenqualit\u00e4t enth\u00e4lt jedoch keine Definition. Sie spiegelt immer den Nutzungskontext wider. Ein Data Warehouse und ein BI-System verfolgen andere Ziele als das Betriebssystem, aus dem die Daten stammen.<\/p>\n<p>Zum Beispiel kann das Kundenattribut in einem Betriebssystem ein optionales Feld sein. In einem Data Warehouse kann dieses Attribut als Metrik verwendet werden, und seine Erfassung ist Pflicht. Dies f\u00fchrt wiederum zur Notwendigkeit, Standardwerte zuzuf\u00fcgen.<\/p>\n<p>Die Anforderungen an Data Warehouses \u00e4ndern sich st\u00e4ndig und sind in der Regel h\u00f6her als die an Betriebssysteme. Es kann jedoch auch umgekehrt sein, wenn es im Data Warehouse nicht erforderlich ist, detaillierte Informationen aus dem Betriebssystem zu speichern.<\/p>\n<p>Um die Datenqualit\u00e4t messbar zu machen, m\u00fcssen deren Standards festgelegt werden. Personen, die Informationen und Zahlen in ihrer Arbeit nutzen, sollten in den Beschreibungsprozess einbezogen werden. Das Ergebnis dieser Einbindung kann eine Regel sein, anhand derer man auf einen Blick in eine Tabelle erkennen kann, ob es einen Fehler gibt oder nicht. Diese Regel sollte 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 der Daten\u00fcbertragung in das Data Warehouse zu bereinigen und zu korrigieren. Eine gute Datenqualit\u00e4t kann nur durch enge Zusammenarbeit aller Beteiligten erreicht werden. Diejenigen, die Daten in die Betriebssysteme eingeben, sollten erfahren, welche Ma\u00dfnahmen zu Fehlern f\u00fchren.<\/p>\n<p>Datenqualit\u00e4t ist ein Prozess. Leider fehlt in vielen Organisationen eine Strategie f\u00fcr die kontinuierliche Verbesserung. Viele beschr\u00e4nken sich lediglich auf die Datenaufbewahrung und nutzen nicht das volle Potenzial analytischer Systeme. In der Regel flie\u00dfen 70-80 % des Budgets bei der Entwicklung von Data Warehouses in die Umsetzung der Datenintegration. Der Prozess der Kontrolle und Verbesserung bleibt unausgereift, wenn er \u00fcberhaupt existiert.<\/p>\n<h4>Werkzeuge<\/h4>\n<p>\nDer Einsatz von Software-Tools kann den Prozess der Automatisierung und \u00dcberwachung der Datenqualit\u00e4t unterst\u00fctzen. Beispielsweise k\u00f6nnen sie die technische \u00dcberpr\u00fcfung der Speicherstrukturen vollst\u00e4ndig automatisieren: das Format der Felder, das Vorhandensein von Standardwerten und die Konformit\u00e4t mit den Anforderungen an die Benennung der Tabellenfelder.<\/p>\n<p>Schwieriger kann die \u00dcberpr\u00fcfung des Inhalts sein. Da sich die Anforderungen an das Speicherformat \u00e4ndern, kann auch die Interpretation der Daten variieren. 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 Speicher konzipiert werden, bieten die hervorragende M\u00f6glichkeit, Sichten (Views) zu erstellen. Diese k\u00f6nnen zur schnellen Daten\u00fcberpr\u00fcfung verwendet werden, wenn die Besonderheiten des Inhalts bekannt sind. Jeder Fall, in dem ein Fehler oder ein Problem mit den Daten gefunden wird, kann in Form einer Datenbankabfrage festgehalten werden.<\/p>\n<p>So wird eine Wissensbasis \u00fcber den Inhalt gebildet. Nat\u00fcrlich sollten solche Anfragen schnell sein. Im Allgemeinen ben\u00f6tigt die Verwaltung von Views weniger menschliche Zeit als die in Tabellen organisierten Werkzeuge. Das View ist jederzeit bereit, das Ergebnis der \u00dcberpr\u00fcfung anzuzeigen.<br \/>\nBei wichtigen Berichten kann die Ansicht eine Spalte mit dem Adressaten enthalten. Es macht Sinn, mit denselben BI-Tools Berichte \u00fcber den Qualit\u00e4tszustand der Daten im Speicher zu erstellen.<\/p>\n<h4>Beispiel<\/h4>\n<p>\nDie Anfrage ist f\u00fcr eine Oracle-Datenbank geschrieben. In diesem Beispiel geben die Tests einen Zahlenwert zur\u00fcck, der entsprechend interpretiert werden kann. Mit den Werten T_MIN und T_MAX kann das Alarmniveau gesteuert werden. Das Feld REPORT wurde fr\u00fcher als Nachricht in einem kommerziellen ETL-Produkt verwendet, das nicht in der Lage war, E-Mails ordnungsgem\u00e4\u00df zu versenden; daher ist rpad ein \"Hack\".<\/p>\n<p>Bei einer gro\u00dfen Tabelle kann man beispielsweise AND ROWNUM &lt;= 10 hinzuf\u00fcgen, d.h. wenn 10 Fehler aufgetreten sind, reicht das f\u00fcr eine Alarmierung.<\/p>\n<pre><code class=\"sql\">ERSTELLEN ODER ERSETZEN SIE DIEANSICHT V_QC_DIM_PRODUCT_01 WIE FOLGT:\nSELECT\n  FALLS OUTPUT &gt;= T_MIN UND OUTPUT &lt;= T_MAX\n  DANN &#039;OK&#039; SONST &#039;ERROR&#039; ALS ERGEBNIS,\n  BESCHREIBUNG,\n  TABELLE_NAME,\n  OUTPUT,\n  T_MIN,\n  T_MAX,\n  rpad(BESCHREIBUNG, 60, &#039; &#039;) || rpad(OUTPUT, 8, &#039; &#039;) || rpad(T_MIN, 8, &#039; &#039;) || rpad(T_MAX, 8, &#039; &#039;) ALS BERICHT\nFROM (-- Teste die selbst\n  SELECT\n    &#039;DIM_PRODUCT&#039; ALS TABELLE_NAME,\n    &#039;Anzahl der leeren Felder&#039; ALS BESCHREIBUNG,\n    COUNT(*) ALS OUTPUT,\n    0 ALS T_MIN,\n    10 ALS T_MAX\n  FROM DIM_PRODUCT\n  WHERE DIM_PRODUCT_ID != -1 -- nicht der Standardwert\n  UND ATTRIBUT IST NULL ); -- z\u00e4hle leere Felder\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 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