Ada empat faktor utama yang perlu dipertimbangkan ketika Anda ingin mempertahankan kualitas gudang data: integritas data, sumber input data dan metodologi yang digunakan, frekuensi impor data, dan audiens. Data Warehouse adalah gudang elektronik dari sejumlah besar data dan semakin banyak digunakan oleh bisnis dan organisasi besar lainnya untuk menyimpan data dalam alat yang memfasilitasi pelaporan dan persyaratan keluaran data. Kegunaan data warehouse didorong terutama oleh kualitas data dan daya tanggap terhadap kebutuhan pengguna.
Integritas data adalah konsep umum untuk kualitas gudang data yang berkaitan dengan aturan yang mengatur hubungan antara data, tanggal, definisi, dan aturan bisnis yang membentuk relevansi data dengan organisasi. Menjaga agar data tetap konsisten dan dapat didamaikan adalah dasar dari integritas data. Langkah-langkah yang digunakan untuk menjaga kualitas gudang data harus mencakup rencana arsitektur data yang kohesif, pemeriksaan data secara teratur dan penggunaan aturan dan proses untuk menjaga data tetap konsisten bila memungkinkan.
Sumber input data untuk gudang data biasanya adalah alat atau program impor. Cara termudah untuk menjaga kualitas gudang data adalah dengan menerapkan aturan dan pos pemeriksaan dalam program impor data itu sendiri. Data yang tidak mengikuti pola yang sesuai tidak akan ditambahkan ke gudang data tetapi akan memerlukan intervensi pengguna untuk memperbaiki, merekonsiliasi, atau mengubah program. Di banyak organisasi, jenis perubahan ini hanya dapat diterapkan oleh arsitek gudang data, yang sangat meningkatkan kualitas gudang data.
Keakuratan dan relevansi data sangat penting untuk menjaga kualitas gudang data. Waktu impor dan frekuensi memiliki dampak besar pada kegunaan alat secara keseluruhan, serta kualitas. Misalnya, jika informasi pesanan pembelian dimasukkan ke gudang tetapi faktur hanya diperbarui sebentar-sebentar, kemampuan untuk melaporkan secara akurat tentang aktivitas terkait pembelian akan terganggu.
Kualitas gudang data paling mudah dipertahankan dan didukung jika pengguna memiliki pengetahuan dan pemahaman yang kuat tentang proses bisnis. Melatih pengguna untuk tidak hanya memahami cara membuat kueri, tetapi juga pada struktur gudang data yang mendasarinya memungkinkan mereka mengidentifikasi inkonsistensi lebih cepat dan menyoroti potensi masalah di awal proses. Setiap perubahan pada tabel data, struktur atau keterkaitan dan penambahan bidang data baru harus ditinjau dengan seluruh tim pengguna dan anggota staf pendukung untuk memastikan pemahaman yang konsisten tentang risiko dan tantangan yang mungkin terjadi.