Quais são alguns problemas comuns de qualidade de dados na modelagem dimensional e como resolvê-los?

1 Criação de perfil de dados

A criação de perfil de dados é o processo de analisar os dados de origem para entender sua estrutura, conteúdo e qualidade. A criação de perfil de dados ajuda a identificar e documentar os problemas de qualidade dos dados, como valores ausentes, duplicatas, valores atípicos, erros, inconsistências e violações de regras de negócios. A criação de perfil de dados também ajuda a definir as dimensões e métricas de qualidade de dados que você deseja medir e monitorar em seu modelo dimensional, como integridade, validade, precisão, pontualidade e exclusividade. A criação de perfil de dados é uma etapa essencial antes de projetar e implementar seu modelo dimensional, pois informa suas decisões sobre como transformar, limpar e integrar os dados de diferentes fontes.

2 Limpeza de dados

A limpeza de dados é o processo de corrigir ou remover os problemas de qualidade de dados que você identificou durante a criação de perfil de dados. A limpeza de dados pode envolver várias técnicas, como padronização, formatação, correspondência, eliminação de duplicação, enriquecimento e validação dos dados. A limpeza de dados pode ser feita no nível de origem, antes de carregar os dados no modelo dimensional, ou no nível de destino, depois de carregar os dados no modelo dimensional. A limpeza de dados também pode ser feita como um processo em lote, periodicamente ou sob demanda, ou como um processo em tempo real, à medida que os dados estão sendo carregados ou acessados. A limpeza de dados melhora a qualidade e a confiabilidade dos dados em seu modelo dimensional e reduz o risco de erros e inconsistências em suas análises e relatórios.

3 Integração de dados

A integração de dados é o processo de combinar os dados de diferentes fontes em um modelo dimensional coerente e consistente. A integração de dados pode envolver vários desafios, como lidar com formatos, esquemas e semântica de dados heterogêneos, resolver conflitos e discrepâncias de dados e garantir a linhagem e rastreabilidade dos dados. A integração de dados pode ser feita usando vários métodos, como extract-transform-load (ETL), extract-load-transform (ELT) ou virtualização de dados. A integração de dados também pode ser feita usando várias abordagens, como dimensões conformadas, tabelas de fatos sem fatos, tabelas de ponte ou esquemas de floco de neve. A integração de dados requer planejamento e testes cuidadosos para garantir que os dados em seu modelo dimensional estejam alinhados com os requisitos e expectativas de negócios.

4 Governança de dados

A governança de dados é o processo de definir e aplicar as políticas, os padrões e as funções para gerenciar a qualidade dos dados em seu modelo dimensional. A governança de dados ajuda você a estabelecer e manter a confiança em seus dados, bem como cumprir os requisitos regulamentares e éticos. A governança de dados envolve várias atividades, como definir os objetivos e indicadores de qualidade de dados, atribuir os proprietários e administradores de dados, implementar as regras e controles de qualidade de dados, monitorar e relatar o desempenho da qualidade de dados e resolver os problemas e incidentes de qualidade de dados. A governança de dados também envolve a criação e a manutenção da documentação e dos metadados da qualidade dos dados, como dicionários de dados, catálogos de dados, mapas de linhagem de dados e relatórios de qualidade de dados.

5 Teste de dados

O teste de dados é o processo de verificar e validar a qualidade dos dados em seu modelo dimensional. O teste de dados ajuda a garantir que os dados em seu modelo dimensional atendam às especificações e expectativas de qualidade de dados, bem como a detectar e corrigir quaisquer defeitos ou anomalias de qualidade de dados. O teste de dados pode ser feito em vários estágios do processo de modelagem dimensional, como durante a criação de perfil de dados, limpeza de dados, integração de dados e carregamento de dados. O teste de dados também pode ser feito usando várias técnicas, como auditorias de qualidade de dados, verificações de qualidade de dados, painéis de qualidade de dados e alertas de qualidade de dados. O teste de dados é parte integrante do ciclo de garantia e melhoria da qualidade dos dados em seu modelo dimensional.

6 Manutenção de dados

A manutenção de dados é o processo de atualização e atualização dos dados em seu modelo dimensional. A manutenção de dados ajuda você a manter seus dados atualizados e relevantes, além de lidar com as mudanças e a evolução das fontes de dados e das necessidades de negócios. A manutenção de dados pode envolver várias tarefas, como adicionar ou remover fontes de dados, modificar ou aprimorar transformações e cálculos de dados, adicionar ou alterar atributos e hierarquias de dados e arquivar ou limpar dados antigos ou não utilizados. A manutenção de dados também pode envolver várias estratégias, como carregamento de dados incremental ou completo, dimensões que mudam lentamente, chaves substitutas ou tabelas de histórico. A manutenção de dados requer monitoramento e avaliação regulares para garantir que os dados em seu modelo dimensional permaneçam precisos, consistentes e utilizáveis.

7 Veja o que mais considerar

Este é um espaço para compartilhar exemplos, histórias ou insights que não se encaixam em nenhuma das seções anteriores. O que mais gostaria de acrescentar?