Ir četri galvenie faktori, kas jāņem vērā, lai saglabātu datu noliktavas kvalitāti: datu integritāte, datu ievades avots un izmantotā metodoloģija, datu importēšanas biežums un auditorija. Datu noliktava ir liela datu daudzuma elektroniska repozitorija, un uzņēmumi un citas lielākas organizācijas to arvien vairāk izmanto, lai uzglabātu datus rīkā, kas atvieglo atskaites un datu izvades prasības. Datu noliktavas lietderību galvenokārt nosaka datu kvalitāte un reakcija uz lietotāju prasībām.
Datu integritāte ir jēdziens, kas kopīgs datu noliktavas kvalitātei, jo tas attiecas uz noteikumiem, kas regulē attiecības starp datiem, datumiem, definīcijām un uzņēmējdarbības noteikumiem, kas nosaka datu atbilstību organizācijai. Datu integritātes pamats ir datu konsekvences un saskaņojamības uzturēšana. Datu noliktavas kvalitātes uzturēšanai izmantotajās darbībās jāietver saskaņots datu arhitektūras plāns, regulāra datu pārbaude un noteikumu un procesu izmantošana, lai pēc iespējas saglabātu datu konsekvenci.
Datu noliktavas datu ievades avots parasti ir importēšanas rīks vai programma. Vienkāršākais veids, kā uzturēt datu noliktavas kvalitāti, ir ieviest noteikumus un kontrolpunktus pašā datu importēšanas programmā. Dati, kas neatbilst atbilstošajam modelim, netiks pievienoti datu noliktavai, bet tiem būs nepieciešama lietotāja iejaukšanās, lai labotu, saskaņotu vai mainītu programmu. Daudzās organizācijās šāda veida izmaiņas var ieviest tikai datu noliktavas arhitekts, kas ievērojami paaugstina datu noliktavas kvalitāti.
Datu precizitāte un atbilstība ir būtiska datu noliktavas kvalitātes uzturēšanai. Importēšanas laiks un biežums lielā mērā ietekmē rīka kopējo lietderību, kā arī kvalitāti. Piemēram, ja pirkuma pasūtījuma informācija tiek ievadīta noliktavā, bet rēķini tiek atjaunināti tikai periodiski, tiek apdraudēta iespēja precīzi ziņot par ar pirkšanu saistītām darbībām.
Datu noliktavas kvalitāti ir visvieglāk uzturēt un atbalstīt, ja lietotāji ir zinoši un labi saprot biznesa procesus. Apmācot lietotājus, lai viņi ne tikai izprastu, kā veidot vaicājumus, bet arī par pamatā esošo datu noliktavas struktūru, ļauj viņiem daudz ātrāk noteikt neatbilstības un izcelt iespējamās problēmas procesa sākumā. Jebkādas izmaiņas datu tabulās, struktūrā vai saitēs un jaunu datu lauku pievienošana ir jāpārskata ar visu lietotāju un atbalsta personāla komandu, lai nodrošinātu konsekventu izpratni par iespējamiem riskiem un izaicinājumiem.
SmartAsset.