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spc软件下载精益求精,铸造品质的典范

2019/11/8 17:20:01
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延伸拓展
详情介绍:很多用户甚至一些数据仓库项目的开发人员经常将数据质量和数据仓库项目开发中的ETL过程的数据一致性混为一谈,错误的认为数据仓库项目(也即ETL过程)能够修复数据以提高数据质量,其实数据质量和ETL过程的数据一致性是两个不同的概念。ETL过程的数据一致性是指根据相同的业务理解(基于源系统模型和基于数据仓库模型),在源系统查询和统计的信息与在数据仓库中得到的结果在各个细节层次(包括明细层次)上都是相同的。数据一致性是ETL过程必须保证的。质量是数据存在于企业的源系统中的,如常见的客户代码的不规范,同一个客户在不同的系统中(例如业务处理系统和财务系统)有不同的代码,甚至同一个客户在同一个系统中也有不同的代码,以保险公司的业务处理系统为例,同一个客户先后在同一个保险公司投保,不同的业务员可能会输入不同的客户代码;更常见的是那些没有实现大集中的分布式的应用,同一个客户(如工商银行)在不同的分公司(如河南分公司和湖北分公司)投保,业务员很可能会输入不同的代码;再如,在业务处理系统中,有些录入人员为了录入的方便,常常将一些内容不输或者采用默认值,造成一些重要录入信息的缺失或错误。这些数据质量问题对质量数据采集分析系统造成严重的干扰和破坏。数据仓库项目虽然不能够修复数据以提高数据质量,但能发现存在的部分问题从而提醒用户哪些数据是有质量问题的,给出用户一些改进的建议,同时在分析和决策时应降低对这些数据的依赖程度,也可以提供辅助的方法跟踪、监测数据质量问题。

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发布时间:2019年11月8日
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