{"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\/it\/blog\/administrirovanie\/kachestvo-dannyh-v-hranilishhe","title":{"rendered":"Qualit\u00e0 dei dati nel magazzino","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>La qualit\u00e0 dei dati nel magazzino \u00e8 una premessa importante per ottenere informazioni preziose. Una scarsa qualit\u00e0 porta a una reazione a catena negativa nel lungo termine.<br \/>\nInizialmente, la fiducia nelle informazioni fornite viene meno. Le persone iniziano a utilizzare meno le applicazioni di Business Intelligence, lasciando inespresse le potenzialit\u00e0 delle applicazioni.<br \/>\nDi conseguenza, vengono messe in discussione ulteriori investimenti nei progetti analitici.<\/p>\n<h4>Responsabilit\u00e0 per la qualit\u00e0 dei dati<\/h4>\n<p>\nL'aspetto legato al miglioramento della qualit\u00e0 dei dati \u00e8 di fondamentale importanza nei progetti di BI. Tuttavia, non \u00e8 una prerogativa solo dei tecnici.<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nAnche aspetti come questi influenzano la qualit\u00e0 dei dati:<\/p>\n<p><b>Cultura aziendale<\/b><\/p>\n<ul>\n<li>I dipendenti stessi sono interessati a produrre qualit\u00e0?<\/li>\n<li>Se no, perch\u00e9? Potrebbe esserci un conflitto di interessi.<\/li>\n<li>Esistono regole aziendali che definiscono i responsabili per la qualit\u00e0?<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Processi<\/b><\/p>\n<ul>\n<li>Quali dati vengono creati alla fine di queste catene?<\/li>\n<li>Le operazioni nei sistemi potrebbero essere configurate in modo da dover \"aggiustare\" la situazione reale.<\/li>\n<li>I sistemi operativi effettuano autonomamente controlli e riconciliazioni dei dati?<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nLa responsabilit\u00e0 della qualit\u00e0 dei dati nei sistemi di reporting spetta a tutti nell'organizzazione.<\/p>\n<h4>Definizione e significato<\/h4>\n<p>\nLa qualit\u00e0 \u00e8 la conferma della soddisfazione delle aspettative del cliente.<\/p>\n<p>Tuttavia, la qualit\u00e0 dei dati non ha una definizione fissa. Essa riflette sempre il contesto d'uso. Il magazzino dati e il sistema di BI hanno obiettivi diversi rispetto al sistema operativo da cui provengono i dati.<\/p>\n<p>Ad esempio, nel sistema operativo l'attributo cliente potrebbe non essere un campo obbligatorio. Nel magazzino, questo attributo potrebbe essere utilizzato come dimensione e la sua compilazione \u00e8 obbligatoria. Ci\u00f2 introduce quindi la necessit\u00e0 di riempire con valori predefiniti.<\/p>\n<p>I requisiti per il magazzino dati sono in continua evoluzione e sono generalmente superiori a quelli dei sistemi operativi. Ma pu\u00f2 anche esserci il contrario, quando nel magazzino non \u00e8 necessario conservare informazioni dettagliate dal sistema operativo.<\/p>\n<p>Per rendere la qualit\u00e0 dei dati misurabile, devono essere descritti i suoi standard. Le persone che utilizzano informazioni e numeri per il loro lavoro devono essere coinvolte nel processo di descrizione. Il risultato di questo coinvolgimento potrebbe essere una regola, seguendo la quale si pu\u00f2 facilmente capire a colpo d'occhio se c'\u00e8 un errore nella tabella. Questa regola deve essere formulata in un copione\/codice per una successiva verifica.<\/p>\n<h4>Miglioramento della qualit\u00e0 dei dati<\/h4>\n<p>\nNon \u00e8 possibile pulire e correggere tutti gli errori ipotetici durante il caricamento dei dati nel magazzino. Una buona qualit\u00e0 dei dati pu\u00f2 essere raggiunta solo attraverso una stretta collaborazione tra tutti i partecipanti. Le persone che inseriscono dati nei sistemi operativi devono capire quali azioni portano a errori.<\/p>\n<p>La qualit\u00e0 dei dati \u00e8 un processo. Sfortunatamente, in molte organizzazioni non esiste una strategia per il suo miglioramento continuo. Molti si limitano a mantenere i dati e non sfruttano appieno il potenziale dei sistemi analitici. In genere, durante lo sviluppo dei magazzini dei dati, il 70-80% del budget viene speso per l'implementazione dell'integrazione dei dati. Il processo di controllo e miglioramento rimane incompleto, se non addirittura trascurato.<\/p>\n<h4>Strumenti<\/h4>\n<p>\nL'uso di strumenti software pu\u00f2 aiutare nel processo di automazione del miglioramento e del monitoraggio della qualit\u00e0 dei dati. Ad esempio, possono automatizzare completamente la verifica tecnica delle strutture del magazzino: formato dei campi, presenza di valori predefiniti, conformit\u00e0 ai requisiti sui nomi dei campi delle tabelle.<\/p>\n<p>La verifica del contenuto pu\u00f2 essere pi\u00f9 complessa. Poich\u00e9 i requisiti per il magazzino cambiano, pu\u00f2 cambiare anche l'interpretazione dei dati. Lo strumento stesso pu\u00f2 trasformarsi in un enorme progetto che richiede supporto.<\/p>\n<h4>Consiglio<\/h4>\n<p>\nI database relazionali, in cui vengono solitamente progettati i magazzini, hanno un'incredibile possibilit\u00e0 di creare viste (view). Possono essere utilizzati per una rapida verifica dei dati, se si conoscono le peculiarit\u00e0 del contenuto. Ogni caso di errore o problema nei dati pu\u00f2 essere registrato sotto forma di query al database.<\/p>\n<p>In questo modo si former\u00e0 una base di conoscenza sui contenuti. Naturalmente, tali richieste devono essere rapide. Di norma, la manutenzione delle viste richiede meno tempo umano rispetto agli strumenti organizzati su tabelle. La vista \u00e8 sempre pronta a visualizzare il risultato del controllo.<br \/>\nNel caso di report importanti, la vista pu\u00f2 contenere una colonna per il destinatario. Ha senso utilizzare gli stessi strumenti BI per redigere rapporti sullo stato della qualit\u00e0 dei dati nel magazzino.<\/p>\n<h4>Esempio<\/h4>\n<p>\nLa query \u00e8 scritta per un database Oracle. In questo esempio, i test restituiscono un valore numerico che pu\u00f2 essere interpretato correttamente. I valori T_MIN e T_MAX possono regolare il grado di allerta. Il campo REPORT \u00e8 stato utilizzato in passato come messaggio in un prodotto ETL commerciale, che non sapeva inviare e-mail in modo adeguato, quindi rpad \u00e8 un 'workaround'.<\/p>\n<p>Nel caso di una grande tabella, si pu\u00f2 aggiungere, ad esempio, AND ROWNUM &lt;= 10, ovvero se si sono accumulate 10 errori, questo \u00e8 sufficiente per l&#039;allerta.<\/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 stesso\n  SELECT\n    &#039;DIM_PRODUCT&#039; AS TABLE_NAME,\n    &#039;Conteggio dei vuoti&#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 -- non valore predefinito\n  AND ATTRIBUTE IS NULL ); -- conteggio dei vuoti\n<\/code><\/pre>\n<p>\n<i>Nella pubblicazione sono stati utilizzati materiali del libro<br \/>\nRonald Bachmann, Dr. Guido Kemper<br \/>\nUscire dalla trappola BI<br \/>\nCome la Business Intelligence diventa un successo<\/i><br \/>\n<br \/>Fonte: <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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