डेटा वेयरहाउस गुणवत्ता के प्रबंधन के लिए विभिन्न उपकरण निम्नलिखित हैं:
गुणवत्ता परिभाषा (Quality Definition)
गुणवत्ता की परिभाषा और मात्रा दी गई है, प्रदर्शन की अपेक्षा पर अंश के रूप में। इसका उपयोग गुणवत्ता को उस नुकसान के रूप में परिभाषित करने के लिए किया जाता है जो उस समय से समाज को सूचित किया जाता है जब कोई उत्पाद भेजा जाता है। समाज का कुल नुकसान उत्पादक के नुकसान और उपयोगकर्ता के नुकसान के योग के रूप में माना जा सकता है।
यह परिचित है कि उत्पाद या सेवा की गुणवत्ता और उत्पादन लागत के बीच एक ट्रेडऑफ है और एक संगठन को इन दो मापदंडों के बीच संतुलन खोजना चाहिए। यदि संतुलन खो जाता है, तो संगठन वैसे भी विफल हो जाता है।
डेटा गुणवत्ता अनुसंधान (Data Quality Research)
डेटा गुणवत्ता के क्षेत्र में कई शोध पूरे किए गए हैं। शोधकर्ताओं और चिकित्सकों दोनों ने अपने सूचना की गुणवत्ता में सुधार करके निर्णय समर्थन प्रणालियों की गुणवत्ता में सुधार के मुद्दे का सामना किया है। यह इस क्षेत्र पर संबंधित कार्य दिखा सकता है, जिसने हमारे डेटा वेयरहाउस गुणवत्ता के दृष्टिकोण को कम या ज्यादा प्रभावित किया है।
फ्रेमवर्क में ISO 9000 मानक से अनुकूलित सात तत्व शामिल हैं जैसे प्रशासनिक जिम्मेदारियां, सेवाएं और आश्वासन लागत, अनुसंधान और विकास, उत्पादन, वितरण, कार्मिक प्रशासन, और कानूनी सेवा। यह फ्रेमवर्क डेटा गुणवत्ता पर साहित्य के एक आवश्यक भाग की समीक्षा करता है, फिर भी केवल डेटा गुणवत्ता का अनुसंधान और विकास रूप डेटा वेयरहाउस गुणवत्ता डिजाइन के कारण के अनुरूप प्रतीत होता है।
इस क्षेत्र में तीन मुख्य समस्याएं शामिल हैं: डेटा उत्पादों की डेटा गुणवत्ता विधि का विश्लेषण और डिजाइन, डेटा निर्माण प्रणालियों (DMS) का डिजाइन जो डेटा गुणवत्ता विधियों को जोड़ते हैं, और डेटा गुणवत्ता माप की परिभाषा।
एक डेटा गुणवत्ता प्रणाली डेटा गुणवत्ता प्रबंधन को प्राप्त करने के लिए संगठनात्मक संरचना, जिम्मेदारियों, प्रक्रियाओं, और संसाधनों को घेरती है। डेटा गुणवत्ता नियंत्रण परिचालन विधियों और गतिविधियों का एक सेट है जिसका उपयोग डेटा उत्पाद के लिए आवश्यक गुणवत्ता प्राप्त करने के लिए किया जाता है। डेटा गुणवत्ता आश्वासन में सभी तैयार और व्यवस्थित सेवाएं शामिल हैं जो यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक हैं कि डेटा उत्पाद गुणवत्ता विनिर्देशों के दिए गए सेट को संतुष्ट करेगा।
डेटा गुणवत्ता (Data Quality)
वेयरहाउस में सहेजे गए डेटा की गुणवत्ता, अपने आप में एक प्रक्रिया नहीं है। यह वेयरहाउस वातावरण में होने वाली सभी प्रक्रियाओं से प्रभावित होती है। कई डेटा गुणवत्ता कारक निम्नलिखित हैं:
पूर्णता (Completeness) कारक उन दिलचस्प वास्तविक-विश्व डेटा का प्रतिशत परिभाषित करता है जो स्रोतों और वेयरहाउस में पेश किए गए हैं।
विश्वसनीयता (Credibility) कारक उस स्रोत की विश्वसनीयता को परिभाषित करता है जिसने डेटा प्रदान किया।
सटीकता (Accuracy) कारक स्रोतों पर दिखाई देने वाली डेटा प्रविष्टि प्रक्रिया की सटीकता को परिभाषित करता है।
संगति (Consistency) कारक तार्किक नियमों और बाधाओं के संबंध में डेटा के तार्किक सुसंगतता को परिभाषित करता है।
डेटा व्याख्यात्मकता (Data Interpretability) कारक डेटा परिभाषा से संबंधित है (यानी लीगेसी सिस्टम और बाहरी रिकॉर्ड के लिए डेटा डिजाइन, रिलेशनल डेटाबेस के लिए टेबल परिभाषा, प्राथमिक और विदेशी कुंजी, उपनाम, डिफ़ॉल्ट, डोमेन, कोडित मूल्यों का विवरण, आदि।)
