Tampilan Data dan Metadata yang Menjustifikasi Kekotoran dan Kekacauan dalam DWH

essays-star 4 (229 suara)

Data Warehouse (DWH) adalah tempat penyimpanan data yang penting bagi perusahaan. Namun, dalam beberapa kasus, data di dalam DWH dapat menjadi "kotor" dan "berantakan". Tim Quality Assurance (QA) sering kali menghadapi tantangan dalam mengelola data ini. Dalam artikel ini, kita akan melihat beberapa contoh konkret tampilan data atau metadata yang menjustifikasi kekotoran dan kekacauan dalam DWH. Salah satu contoh konkret adalah perbedaan jumlah data yang dimiliki oleh PT TEL, PT ABC, dan PT XYZ. Setiap perusahaan memiliki jumlah data yang berbeda dalam DWH mereka. Hal ini dapat menyebabkan kesulitan dalam mengelola dan menganalisis data secara efektif. Selain itu, pada kolom "Nama", mungkin terdapat penulisan menggunakan karakter non standar, seperti dalam bahasa Arab atau Cina. Hal ini dapat menyebabkan masalah dalam pengolahan dan analisis data, terutama jika sistem tidak mendukung karakteristik ini. Perhitungan pembayaran biaya pelanggan per bulan juga dapat menjadi sumber kekotoran dan kekacauan dalam DWH. PT TEL melakukan perhitungan pada tanggal tertentu, sementara PT ABC dan PT XYZ melakukan perhitungan pada tanggal yang berbeda. Perbedaan ini dapat menyebabkan ketidaksesuaian data dan kesulitan dalam melacak dan membandingkan informasi. Terakhir, terdapat banyak data kosong pada kolom "Alamat" karena data dari PT ABC dan PT XYZ tidak dibuat menjadi tipe bentukan yang sama. Hal ini dapat menyebabkan kekacauan dalam pengolahan data dan kesulitan dalam mengidentifikasi dan menghubungkan informasi yang relevan. Dalam kesimpulan, tampilan data dan metadata yang menjustifikasi kekotoran dan kekacauan dalam DWH dapat bervariasi. Perbedaan jumlah data, penulisan menggunakan karakter non standar, perhitungan yang berbeda, dan data kosong adalah beberapa contoh konkret yang dapat menyebabkan masalah dalam pengelolaan dan analisis data. Penting bagi tim QA untuk mengidentifikasi dan mengatasi masalah ini agar DWH dapat berfungsi dengan baik dan memberikan informasi yang akurat dan bermanfaat bagi perusahaan.