Data Quality Monitoring Methods Applied to Data Processed by Decision Support Systems

Podniková data lze považovat za základní surovinu pro rozhodovací proces, tvorbu strategií a celkový chod podniku. Z toho důvodu je vhodné kvalitě těchto dat a jejího zajišťování věnovat adekvátní pozornost. Cílem práce je rozpracování konkrétního způsobu zajišťování datové kvality spojujícího tři teoretické koncepty -- analýzu časových řad, datový screening a datové profilování. Pro kontrolu dat jsou definovány popisní charakteristiky (profily dat), které jsou sledované během pravidelného nahrávaní dat do datového skladu (datový screening) a porovnávány s hodnotami předikovanými vybraným predikčním modelem (analýza časových řad). Dosežení tohoto cíle je založeno na rešerši literatury věnované datové kvalitě, následném vymezení problému a výběru vhodných metod k jeho řešení. Práce se taktéž věnuje analýze alternativních řešení problému nabízených na trhu a komparaci jejich funkcionalit s vlastním řešením.

The business data could be considered as the raw material for decision-making process, for the development of corporate strategies and overall running of the business. Therefore, adequate attention should be paid to quality of the data. The main goal of the diploma thesis is elaboration of a specific framework for data quality assurance, which combines three theoretical concepts: time series analysis, data screening and data profiling -- business-specific data profiles are monitored by data screening during the data warehouse ETL (extract, transform and load) process and results are afterwards compared with the values predicted by time series analysis. Achievement of this goal is based on the analysis of "data quality" in literature, exact problem definition and selection of appropriate means for its solution. Moreover, the thesis is analysing alternative solutions available on the market and comparing their functionality with the functionality of own framework, as well.