为什么失败率这么高？
源数据质量不足是各种数据仓库项目失败 分析可用的内部和外部数据源 的根本 分析可用的内部和外部 原因。提前分析和验证所有源数据可以带来显著的效益。
数据仓库项目的传统方法遵循以下基本步骤：
分析业务、用户和项目的技术需求。
识别并分析来自遗留系统、操作系统和外部源的一组数据源，以确定它们与目标数据库的要求的相关性。
在开始设计目标数据仓库之前就假设了解源数据可能是愚蠢的。传统数据集成方法的主要弱点是它假设应用程序所需的数据完全可以从数据源获得。大型公司在数据集成项目上花费了数百万美元，但后来才发现源数据不支持目标模型。
应针对每个数据源进行数据分析
实施表分析、行和列分析、主键和外键评估以及跨表分析。还应考虑对 手机号码数据 源数据进行数据分析，以发现最小值、最大值、平均值、众数、百分位数和重复值，甚至分析元数据，例如数据类型、数据长度、空值和字符串模式。
对测试自动化重视不够
随着 DevOps 在数据仓库领域的出现，组织发布新 您如何收集广告同意？ 应用程序的速度比以往任何时候都快——有时是按需发布，有时一天发布多次。然而，许多企业仍在使用手动 ETL 测试流程来测试高度可见或面向客户的应用程序。这会给客户忠诚度、品牌、机密数据带 息的 印度手机号码 交互 来风险，甚至更糟。即使有新的自动化工具进入市场，ETL 和数据分析测试如今仍然主要通过手动测试来完成。