डेटा वेयरहाउस गुणवत्ता के प्रबंधन के लिए विभिन्न उपकरण इस प्रकार हैं -
गुणवत्ता परिभाषा
गुणवत्ता की परिभाषा और परिमाणीकरण, अपेक्षा से अधिक प्रदर्शन के अंश के रूप में दिया गया है। इसका उपयोग गुणवत्ता को परिभाषित करने के लिए किया जाता है क्योंकि किसी उत्पाद की खेप के समय से समाज को होने वाली हानि होती है। समाज के पूर्ण नुकसान को निर्माता के नुकसान और उपयोगकर्ता के नुकसान के योग के रूप में माना जा सकता है।
यह सर्वविदित है कि किसी उत्पाद या सेवा की गुणवत्ता और उत्पादन लागत के बीच एक समझौता है और एक संगठन को इन दो मापदंडों के बीच एक संतुलन की खोज करनी चाहिए। अगर संतुलन खो जाता है, तो संगठन वैसे भी विफल हो जाता है।
डेटा गुणवत्ता अनुसंधान
डेटा गुणवत्ता के क्षेत्र में कई शोध पूरे किए गए हैं। शोधकर्ताओं और चिकित्सकों दोनों ने निर्णय समर्थन प्रणालियों की गुणवत्ता में सुधार के मुद्दे का सामना किया है, आमतौर पर उनकी जानकारी की गुणवत्ता में सुधार करके। यह इस क्षेत्र पर संबंधित कार्य दिखा सकता है, जिसने डेटा वेयरहाउस गुणवत्ता के लिए हमारी पद्धति को कमोबेश प्रभावित किया।
ढांचे में आईएसओ 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 ढांचा डेटा गुणवत्ता पर साहित्य के एक अनिवार्य हिस्से की समीक्षा करता है, फिर भी डेटा गुणवत्ता का केवल अनुसंधान और विकास रूप डेटा वेयरहाउस गुणवत्ता डिज़ाइन के कारण के अनुरूप प्रतीत होता है।
इस क्षेत्र में शामिल तीन मुख्य समस्याएं हैं डेटा उत्पादों की डेटा गुणवत्ता पद्धति का विश्लेषण और डिज़ाइन, डेटा निर्माण प्रणालियों का डिज़ाइन (DMS) जो डेटा गुणवत्ता विधियों को जोड़ती है, और डेटा गुणवत्ता माप की परिभाषा है।
डेटा गुणवत्ता प्रबंधन प्राप्त करने के लिए एक डेटा गुणवत्ता प्रणाली संगठनात्मक संरचना, जिम्मेदारियों, प्रक्रियाओं और संसाधनों को घेर लेती है। डेटा गुणवत्ता नियंत्रण परिचालन विधियों और गतिविधियों का एक समूह है जिसका उपयोग डेटा उत्पाद के लिए आवश्यक गुणवत्ता प्राप्त करने के लिए किया जाता है। डेटा गुणवत्ता आश्वासन में पर्याप्त विश्वास का समर्थन करने के लिए आवश्यक सभी तैयार और व्यवस्थित सेवाएं शामिल हैं कि डेटा उत्पाद गुणवत्ता विनिर्देशों के दिए गए सेट को पूरा करेगा।
डेटा गुणवत्ता
वेयरहाउस में सहेजे गए डेटा की गुणवत्ता अपने आप में एक प्रक्रिया नहीं है। यह गोदाम के वातावरण में होने वाली सभी प्रक्रियाओं से प्रभावित होता है। कई डेटा गुणवत्ता कारक इस प्रकार हैं -
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पूर्णता फ़ैक्टर स्रोतों और वेयरहाउस में पेश किए गए दिलचस्प वास्तविक-विश्व डेटा के प्रतिशत को परिभाषित करता है।
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विश्वसनीयता कारक डेटा का समर्थन करने वाले स्रोत की विश्वसनीयता को परिभाषित करता है।
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सटीकता कारक डेटा प्रविष्टि प्रक्रिया की सटीकता को परिभाषित करता है जो स्रोतों पर दिखाई देती है।
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स्थिरता कारक तार्किक नियमों और बाधाओं से संबंधित डेटा की तार्किक सुसंगतता को परिभाषित करता है।
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डेटा व्याख्यात्मकता कारक डेटा परिभाषा से संबंधित है (यानी विरासत प्रणालियों और बाहरी रिकॉर्ड के लिए डेटा डिज़ाइन, संबंधपरक डेटाबेस के लिए तालिका परिभाषा, प्राथमिक और विदेशी कुंजी, उपनाम, डिफ़ॉल्ट, डोमेन, कोडित मानों का विवरण, आदि)