这是三部分系列的第一部分。第 2 部分和第 3 部分的链 避免数据仓库和 BI 项目中的 接位于底部。数据仓库 (DW) 和商业智能 (BI) 项目是许多组织的首要任务，这些组织寻求在整个企业中实现更多更好的数据驱动决策和行动。这些团体希望 避免数据仓库和 BI 项目中的 扩大其数据发现、BI 和分析的用户群，以便其业务用户做出明智的决策。同时，用户要求高质量且通常很复杂的 BI 报告。
数据仓库项目非常复杂
而且风险很大。在众多任务中，领导数据仓库团队的项目经 WhatsApp 号码数据 理必须识别所有数据质量风险。此过程的主要目标是记录与项目风险相关的基本信息。
本文重点介绍如何避免其他数据仓库和 BI 项目遇 我们将停用旧版 Chrome 扩展程序 到的以下四个常见错误，以便成功规划和实施新功能和新能力。
未能在项目早期引入质量保证
在数据仓库/BI 项目的初始阶段，重点通常放在 BI 需求和数据 息的 印度手机号码 交互 相关需求上，以构建运营数据存储、企业数据仓库和应用程序报告基础架构。不知何故，端到端 DW 项目测试和数据质量的重要性常常被忽视。
总是有欣赏数据质量。然而，随着数据仓库需求和设计的进步，对数据建模、数据捕获和 ETL 设计的过度关注可能会导致团队失去对数据质量的关注。