数据中的问题修复错误和控制质量。分享检测问题在检测数据质量问题以下简称时您应该使用个简单的规则越接近原始数据源您就可以检测或纠正它们甚至更好地防止它们发生更好。理想情况下应充分考虑初始会计系统本身以防止尝试输入错误信息。这里最简单的选择似乎是数据库级别的主键和外键的有效架构校验和验证程序例如在转换货币重新计算付款计划检查余额等时。
但是在的情况下业务流程涉及到很多会计规则的例外情况这就导 手机号码数据库 致无法统所有主要信息的录入。现有银行产品的新变化和变化监管要求非标准交易所有这些只是无法在会计系统中引入框架限制的原因的冰山角。结果生成了定数量的信息这些信息不能被明确地标识为致和可靠的。当会计系统的数量超过几十个每天产生的数据量巨大时就不可能控制这种在字面意义上的混乱除了财务数据的致性。
个好的和正确的解决方案是使用数据仓库以下简称从所有可用源中查找和修复错误。目前执行此任务的方法有很多选择从本地自定义报告到使用已经处于数据转换阶段的专用工具这些工具根据其中嵌入的逻辑进行检查。在我看来今天的现实是每个银行的最佳选择是开发个基于的错误搜索和核算系统重点放在银行优先考虑的领域。