基于因子分析的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估.pdf

1、近年來(lái)，我國(guó)金融業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、電信行業(yè)紛紛投入大量的精力、財(cái)力著手進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目的建設(shè)，它使人們從一個(gè)全新的角度認(rèn)識(shí)到信息系統(tǒng)的重要性，也使人們發(fā)現(xiàn)了歷史數(shù)據(jù)的價(jià)值。從此數(shù)據(jù)不僅僅用于檢索，還可以用來(lái)分析整個(gè)企業(yè)(或組織)的運(yùn)行狀態(tài)以及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，為決策和管理提供支持。但同時(shí)也發(fā)現(xiàn)一致、清晰、準(zhǔn)確且可訪問(wèn)性、可用性較好的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)。如何在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上進(jìn)行集成和擴(kuò)充，形成與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)自身體系相適應(yīng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)控

2、制體系成為急需解決的問(wèn)題。作為集團(tuán)成員之一的湖北電信，決定以Teradada數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)為基礎(chǔ)，并輔以Teradata Warehouse Miner數(shù)據(jù)挖掘解決方案，建立一套省級(jí)經(jīng)營(yíng)分析和決策支持系統(tǒng)，通過(guò)集中、穩(wěn)定地整合全省1，800多萬(wàn)用戶(hù)的數(shù)據(jù)信息，基于Teradata構(gòu)建起以客戶(hù)為核心的統(tǒng)一企業(yè)數(shù)據(jù)視圖，以逐步實(shí)現(xiàn)由外延式發(fā)展向內(nèi)涵式發(fā)展的轉(zhuǎn)變。
　　 本研究分析了目前的主要數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法，指出了相對(duì)于業(yè)務(wù)系統(tǒng)而言，

3、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的不同特點(diǎn)，即數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)質(zhì)量的時(shí)變特征、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)質(zhì)量的放大效應(yīng)及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)質(zhì)量的用戶(hù)角色特征，提出了基于因子分析數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估模型。使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題作為初始變量，使用因子分析的方法抽象出數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)，以及這些評(píng)估指標(biāo)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的貢獻(xiàn)率。將數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的角色對(duì)應(yīng)，利用因子分析的結(jié)果，更好地指導(dǎo)各種角色抓住主要矛盾，規(guī)范操作流程，從而保證數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量。建立了數(shù)