{"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\/es\/blog\/administrirovanie\/kachestvo-dannyh-v-hranilishhe","title":{"rendered":"Calidad de los datos en el almacenamiento","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>La calidad de los datos en el almacenamiento es una condici\u00f3n importante para obtener informaci\u00f3n valiosa. Una mala calidad lleva a una reacci\u00f3n en cadena negativa a largo plazo.<br \/>\nPrimero, se pierde la confianza en la informaci\u00f3n proporcionada. Las personas comienzan a usar menos las aplicaciones de Business Intelligence, y el potencial de las aplicaciones queda sin aprovechar.<br \/>\nComo resultado, se cuestionan las futuras inversiones en el proyecto anal\u00edtico.<\/p>\n<h4>Responsabilidad por la calidad de los datos<\/h4>\n<p>\nEl aspecto relacionado con la mejora de la calidad de los datos es megacri\u0301tico en los proyectos de BI. Sin embargo, no es un privilegio exclusivo de los especialistas t\u00e9cnicos.<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nLa calidad de los datos tambi\u00e9n se ve afectada por aspectos como<\/p>\n<p><b>La cultura corporativa<\/b><\/p>\n<ul>\n<li>\u00bfEst\u00e1n los propios empleados interesados en producir buena calidad?<\/li>\n<li>Si no, \u00bfpor qu\u00e9? Puede que haya un conflicto de intereses.<\/li>\n<li>\u00bfExisten reglas corporativas que determinan qui\u00e9n es responsable de la calidad?<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Procesos<\/b><\/p>\n<ul>\n<li>\u00bfQu\u00e9 datos se generan al final de estas cadenas?<\/li>\n<li>Tal vez los sistemas operativos est\u00e1n configurados de tal manera que se necesita \"hacer malabares\" para reflejar una u otra situaci\u00f3n en la realidad.<\/li>\n<li>\u00bfLos sistemas operativos realizan ellos mismos la verificaci\u00f3n y reconciliaci\u00f3n de los datos?<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nTodos en la organizaci\u00f3n son responsables de la calidad de los datos en los sistemas de informes.<\/p>\n<h4>Definici\u00f3n y significado<\/h4>\n<p>\nLa calidad es la confirmaci\u00f3n de que se satisface las expectativas del cliente.<\/p>\n<p>Pero la calidad de los datos no contiene una definici\u00f3n en s\u00ed misma. Siempre refleja el contexto de uso. El almacenamiento de datos y el sistema de BI tienen objetivos diferentes que el sistema operativo del cual se extraen los datos.<\/p>\n<p>Por ejemplo, en el sistema operativo, el atributo del cliente puede no ser un campo obligatorio. En el almacenamiento, este atributo puede utilizarse como medida y su llenado es obligatorio. Lo que, a su vez, introduce la necesidad de completar con valores por defecto.<\/p>\n<p>Los requisitos para el almacenamiento de datos cambian constantemente y generalmente son m\u00e1s altos que los de los sistemas operativos. Pero puede ser lo contrario, cuando el almacenamiento no requiere guardar informaci\u00f3n detallada del sistema operativo.<\/p>\n<p>Para que la calidad de los datos sea medible, deben definirse sus est\u00e1ndares. Las personas que utilizan informaci\u00f3n y cifras en su trabajo deben participar en el proceso de definici\u00f3n. El resultado de esta participaci\u00f3n puede ser una regla que permita, de un vistazo a una tabla, determinar si hay un error o no. Esta regla debe formalizarse en forma de script\/c\u00f3digo para la posterior verificaci\u00f3n.<\/p>\n<h4>Mejora de la calidad de los datos<\/h4>\n<p>\nNo es posible limpiar y corregir todos los errores hipot\u00e9ticos durante la carga de datos en el almacenamiento. Solo se puede lograr una buena calidad de datos a trav\u00e9s de la estrecha colaboraci\u00f3n de todos los participantes. Las personas que ingresan datos en los sistemas operativos deben aprender qu\u00e9 acciones conducen a errores.<\/p>\n<p>La calidad de los datos es un proceso. Desafortunadamente, en muchas organizaciones no hay una estrategia para su mejora continua. Muchos se limitan a conservar los datos y no aprovechan todo el potencial de los sistemas anal\u00edticos. Por lo general, al desarrollar almacenes de datos, se destina entre el 70 y el 80% del presupuesto a la implementaci\u00f3n de la integraci\u00f3n de datos. El proceso de control y mejora sigue sin desarrollarse, si es que se desarrolla.<\/p>\n<h4>Herramientas<\/h4>\n<p>\nLa aplicaci\u00f3n de herramientas de software puede ayudar en el proceso de automatizaci\u00f3n de la mejora y el monitoreo de la calidad de los datos. Por ejemplo, se puede automatizar completamente la verificaci\u00f3n t\u00e9cnica de las estructuras de almacenamiento: formato de campos, existencia de valores predeterminados, conformidad con los requisitos de los nombres de los campos de las tablas.<\/p>\n<p>La verificaci\u00f3n del contenido puede ser m\u00e1s complicada. A medida que cambian los requisitos para el almacenamiento, tambi\u00e9n puede cambiar la interpretaci\u00f3n de los datos. La herramienta misma puede convertirse en un gran proyecto que requiere mantenimiento.<\/p>\n<h4>Consejo<\/h4>\n<p>\nLas bases de datos relacionales, en las que generalmente se dise\u00f1an los almacenes, tienen una maravillosa capacidad para crear vistas. Se pueden utilizar para una r\u00e1pida verificaci\u00f3n de los datos, siempre que se conozcan las particularidades del contenido. Cada caso de detecci\u00f3n de un error o problema en los datos puede registrarse en forma de consulta a la base de datos.<\/p>\n<p>De esta manera, se formar\u00e1 una base de conocimientos sobre el contenido. Por supuesto, tales consultas deben ser r\u00e1pidas. Por lo general, el mantenimiento de las vistas consume menos tiempo humano que las herramientas organizadas en tablas. La vista siempre est\u00e1 lista para mostrar el resultado de la verificaci\u00f3n.<br \/>\nEn el caso de informes importantes, la vista puede contener una columna con el destinatario. Tiene sentido utilizar las mismas herramientas de BI para generar informes sobre el estado de la calidad de los datos en el almac\u00e9n.<\/p>\n<h4>Ejemplo<\/h4>\n<p>\nLa consulta est\u00e1 escrita para la base de datos Oracle. En este ejemplo, las pruebas devuelven un valor num\u00e9rico que se puede interpretar de la manera necesaria. Los valores T_MIN y T_MAX pueden regular el nivel de alerta. El campo REPORT se utilizaba anteriormente como un mensaje en un producto ETL comercial que no pod\u00eda enviar correos electr\u00f3nicos de manera adecuada, por lo que rpad es un 'parche'.<\/p>\n<p>En el caso de una tabla grande, se puede a\u00f1adir, por ejemplo, AND ROWNUM &lt;= 10, es decir, si se han acumulado 10 errores, eso es suficiente para generar una alerta.<\/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 itself\n  SELECT\n    &#039;DIM_PRODUCT&#039; AS TABLE_NAME,\n    &#039;Count of blanks&#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 -- not default value\n  AND ATTRIBUTE IS NULL ); -- count blanks\n<\/code><\/pre>\n<p>\n<i>Se han utilizado materiales del libro<br \/>\nRonald Bachmann, Dr. Guido Kemper<br \/>\nSalir de la trampa de BI<br \/>\nC\u00f3mo la Inteligencia de Negocios se vuelve un \u00e9xito<\/i><br \/>\n<br \/>Fuente: <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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