Качество данных в хранилище является важной предпосылкой к получению ценной информации. Плохое качество ведёт к негативной цепной реакции в долгосрочной перспективе.
Сначала теряется доверие к предоставленной информации. Люди начинают меньше использовать Business Intelligence приложения, потенциал приложений остаётся не востребованным.
В результате, под вопрос ставятся дальнейшие инвестиции в аналитический проект.

Ответственность за качество данных

Аспект, связанный с улучшением качества данных, является мегаважным в BI проектах. Однако, он не является привилигией только технических специалистов.
На качество данных оказывают влияние также такие аспекты, как

Корпоративная культура

• Заинтересованы ли сами работники в производстве хорошего качества?
• Если нет, то почему? Может быть присутствует конфликт интересов.
• Может быть есть корпоративные правила, которые определяют ответственных за качество?

Процессы

• Какие данные создаются в конце этих цепочек?
• Мож