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数据质量决定商业智能BI成败

2017-05-18
标签: 数据    商业智能   

  商业智能主动帮助企业理解无数的数据点、将众多数据库字段转化为用于推动业务的可行信息。但是,并不是每个BI战略都能如想象中那么成功——往往因为没有从高质量的数据入手。

  不一致的数据可以有许多形式。你可能有一些数据阶层,就像在威斯敏斯特学院里大家一些数据的案例那样。当你剥开层你会发现,可以根据随时间推移而造成的信息变化方式,确定组织历史上的关键时刻。在分析大家的筹款数据里,大家追溯到13年前并发现约4个不同的层的数据。在每一层中数据是完全不同的,就跟不同的副总裁来了又离开了一样。

  对于正在进行的报告和智能需求,这是一个远离理想的情况,有可能损坏决策。这里有各种解决方案。

  创建转换矩阵

  幸运的是,即使有四套不同的代码和数据层,每一层内的所有数据是一致的。因此,创建一个转换矩阵从各个单独的层进行数据映射,使报告和情报系统使用一个共同的、易于理解的数据集。所以一些集成数据仓库的BI系统可以作为配置的一部分。

  当然,用这种方法有潜在的缺陷:您可能会在每一层内遇到前后矛盾的代码,但你也许可以建立转换矩阵条目来处理这些缺陷,或者你可以在每一层内重新编写不一致的代码。

  清理历史数据

  一个潜在的更清楚——但非常困难——处理不一致数据的方式是回查历史数据,并进行数据清理,以便数据从开始到结束都是一致的。这是一个一次性的努力成果,可以简化正在进行的报告和智能工作。然而,历史数据的清理也是一项艰巨的任务,必须格外小心。作为这种努力成果的一部分,你很有可能一直需要在某个地方创建一个转换矩阵。


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