AUTOMATYKA 2005 Tom 9 Zeszyt 3 Wojciech Janicki * Jakoœæ bazy danych 1. Wprowadzenie Powszechny rozwój informatyki sprawia, e wkracza ona w coraz to nowe dziedziny ycia, systemy informatyczne staj¹ siê coraz bardziej rozbudowane, z³o one i wyrafinowane. Równoczeœnie ³¹czenie mniejszych systemów w wiêksze, centralne, zawieraj¹ce pe³niejsz¹ informacje z dziedziny, w której s¹ wykorzystywane, powoduje dynamiczne powiêkszanie baz danych. Jako jedn¹ z cech bazy danych ostatnio czêsto u ywa siê okreœlenia jakoœæ bazy danych. Powstaje pytanie: co to jest jakoœæ bazy danych. Na wstêpie nale y zaznaczyæ, i pojêcie jakoœci bazy danych mo e oznaczaæ zarówno jakoœæ oprogramowania tworz¹cego bazê [1, 5, 6, 7], czyli jakoœæ narzêdzia dostarczanego przez okreœlonego producenta, jak i jakoœæ konkretnej aplikacji stworzonej przy u yciu tych narzêdzi, a w szczególnoœci jakoœæ danych zawartych w tej bazie danych. W pierwszym przypadku mo na prowadziæ rozwa ania, jakie profesjonalne narzêdzie dostêpne na rynku mo na uznawaæ za najlepsze, czy najlepszym narzêdziem jest to, które cieszy siê najwiêksz¹ popularnoœci¹ oraz uznaniem u ytkowników i ekspertów. Z uwagi na szeroko publikowane testy i rankingi porównawcze konkretnych narzêdzi nie bêdziemy siê w niniejszej publikacji zajmowaæ tym aspektem pojêcia jakoœci bazy danych. W niniejszym artykule zajmiemy siê natomiast jakoœci¹ bazy danych rozumian¹ jako jakoœæ zgromadzonych tam informacji i danych [4]. Postaramy siê odpowiedzieæ na pytania: czy jakoœæ bazy danych mo e byæ z³a, jakie mog¹ byæ przyczyny z³ej jakoœci bazy danych i czy mo emy poprawiæ jakoœæ bazy danych, na co ma wp³yw jakoœæ bazy danych oraz jakie mog¹ byæ skutki z³ej jakoœci bazy danych. 2. Pojêcie jakoœci bazy danych Jakoœæ bazy danych mo na najproœciej okreœliæ, i jest to jakoœæ zawartej w niej informacji, któr¹ mo na z niej pozyskaæ. * Bank BPH, Kraków 783
784 Wojciech Janicki Jako podstawowe cechy decyduj¹ce o jakoœci bazy danych mo na przyj¹æ: kompletnoœæ informacji, poprawnoœæ informacji, spójnoœæ danych, aktualnoœæ, dziedzina. Jako kompletnoœæ informacji zawartej w bazie danych nale y rozumieæ poziom wype³nienia poszczególnych danych (parametrów), mo na to rozumieæ jako liczbê rekordów z wype³nionymi danymi w stosunku do liczby wszystkich rekordów. Poprawnoœæ informacji zawartej w bazie danych to poprawnoœæ umieszczonych tam danych, ich zgodnoœæ ze stanem faktycznym. Spójnoœæ danych to prawid³owoœæ powi¹zañ pomiêdzy parametrami, prawid³owoœæ ich wzajemnych relacji, odniesienia, brak wzajemnego wykluczania siê informacji. Jako aktualnoœæ nale y rozumieæ zawartoœæ w bazie danych zgodnych ze stanem faktycznym, utrzymywanie zgodnoœci z aktualnym stanem faktycznym, pomimo ci¹g³ych zmian w rzeczywistoœci. Ostatni wymieniony czynnik dziedzina okreœla obszar informacji do gromadzenia, której przeznaczona baza danych. 3. Z³a jakoœæ bazy danych 3.1. Czy jakoœæ bazy danych mo e byæ z³a Jak zosta³o powiedziane, o jakoœci bazy danych decyduj¹ okreœlone czynniki wymienione powy ej. Powstaje pytanie, czy jakoœæ bazy danych mo e byæ z³a lub dobra [2]. Oczywiste jest, i baza z czêœciowo wype³nion¹ informacj¹ (pustymi rekordami) jest baz¹ o niskiej jakoœci. Jednak jakoœæ bazy danych mo e byæ ró nie interpretowana w zale - noœci od dziedziny gromadzenia informacji, gdy z jednego punktu widzenia okreœlona informacja jest bardzo istotna przyk³adowo nazwisko klienta w bazie klientów, a w innym przypadku mo e nie mieæ adnego znaczenia przyk³adowo nazwisko osoby w bazie do badañ socjologicznych. Kompletnoœæ informacji musi byæ œciœle powi¹zana z dziedzin¹ bazy danych i przeznaczeniem bazy danych. Analogicznie, analizuj¹c poprawnoœæ informacji, mo na zdecydowaæ, i w przypadku okreœlonej bazy danych mówimy o niskiej b¹dÿ z³ej jakoœci bazy danych. Wspomniana wy ej baza danych o klientach wype³niona w wiêkszoœci rekordów nazwiskiem-kluczem Kowalski (z uwagi na brak informacji o prawid³owych nazwiskach klientów), pomimo i bêdzie kompletna, jednak z uwagi na poprawnoœæ informacji bêdzie baz¹ o niskiej jakoœci. W przypadku koniecznoœci uzyskania informacji o klientach dla celów korespondencyjnych taka baza bêdzie nawet baz¹ danych o ujemnej jakoœci, gdy mo emy z niej uzyskaæ informacjê zafa³szowan¹. Innym przyk³adam obrazuj¹cym jakoœæ bazy danych z uwagi na poprawnoœæ informacji w niej zawartej jest czêsto u ywany numer identyfikacyjny PESEL czy REGON. Wype³nienie bazy danych fikcyjnymi numerami pomimo spe³nienia warunków kompletnoœci analogicznie jak w przypadku nazwiska bêdzie w przypadku konieczno-
Jakoœæ bazy danych 785 œci odwo³ania siê do tych numerów celem identyfikacji skutkowa³o brakiem mo liwoœci otrzymania przez u ytkownika prawid³owej informacji. Kolejn¹ cech¹ charakterystyczn¹, wymienion¹ powy ej, jest spójnoœæ danych, rozumiana jako prawid³owoœæ powi¹zañ pomiêdzy parametrami. Trzymaj¹c siê wczeœniejszych przyk³adów mo na zauwa yæ, i przechowuj¹c w bazie danych numer PESEL i datê urodzenia klienta mamy zale noœæ: szesæ pierwszych cyfr numeru PESEL jest zgodna z dat¹ urodzenia, w przeciwnym wypadku nie mamy pewnoœci, który z parametrów jest prawid³owy i wówczas znów mówimy o z³ej jakoœci bazy danych. Oczywiœcie pomijany tu jest fakt oczywistych b³êdów z bazie danych zwi¹zanych z jej uszkodzeniem lub wadliwym dzia³aniem, kiedy to danemu klientowi przypisywany by³by adres czy numer PESEL innego klienta. Tak mo e siê staæ w przypadku bazy zawartej w kilku plikach i uszkodzeniu ³¹cz¹cych je plików indeksowych. Wówczas te mo emy mówiæ, i jakoœæ uzyskanej informacji jest z³a, jednak nie wynika to wprost z jakoœci samej bazy danych. Wspomniane by³o wczeœniej równie, i kolejnym czynnikiem decyduj¹cym o jakoœci bazy danych jest jej aktualnoœæ. Baza, która w danym okresie bêdzie posiada³a wysoki poziom jakoœci, po up³ywie okreœlonego czasu bêdzie mia³a zdecydowanie ni sz¹ jakoœæ, jeœli nie zapewnimy sprawnych mechanizmów jej uaktualniania. Tak wiêc baza nawet o bardzo dobrej jakoœci danych mo e staæ siê baz¹ o z³ej jakoœci danych, gdy np. klienci zmieni¹ miejsce zamieszkania, stan cywilny, charakter pracy itp., a informacje w bazie nie zostan¹ uaktualnione. 3.2. Przyczyny z³ej jakoœci bazy danych Powy ej zosta³y pokazane przyk³ady z³ej jakoœci bazy danych. Nale y siê teraz zastanowiæ, co mo e byæ przyczyn¹ z³ej jakoœci bazy danych [3]. Jak ju wspomniano, o tym czy baza jest dobrej, czy z³ej jakoœci, decyduje dziedzina, do której przeznaczona jest baza danych. Jeœli posiadamy okreœlon¹ bazê danych o wysokiej jakoœci i zdecydujemy siê wykorzystaæ j¹ w innej dziedzinie, mo e siê okazaæ, i bêdzie to baza o niskiej jakoœci. Przyk³adowo, jeœli posiadamy bazê danych okreœlan¹ jako wysokiej jakoœci bazê klientów kupuj¹cych lody okreœlonego smaku i na tej podstawie wyznaczymy listê najwa niejszych klientów, któr¹ zechcemy przenieœæ do obszaru sprzeda y nawozów sztucznych, to oka e siê, i mamy bazê danych niskiej jakoœci z powodu zmiany dziedziny. Przeciwnie, ta sama lista klientów przeniesiona do obszaru sprzeda y napojów ch³odz¹cych mo e stanowiæ bazê danych wysokiej jakoœci. Innym powodem z³ej jakoœci bazy danych mo e byæ omówiony powy ej brak sprawnego modu³u i procedur nadzoruj¹cych i uaktualniaj¹cych dane. Z zagadnieniem uaktualniania bazy danych wi¹ e siê równie koniecznoœæ zapewnienia jej prawid³owego wype³niania na etapie wprowadzania danych. Musimy wówczas zdecydowaæ, które dane s¹ nam niezbêdne, które powinny znaleÿæ siê w bazie danych, a które niekoniecznie musz¹ byæ wype³nione. Mo na wówczas proceduralnie, a jeszcze lepiej programowo, wymusiæ na operatorze bazy danych koniecznoœæ pozyskania i wprowadzenia okreœlonych danych. Jeœli tego nie zrobimy, bêdziemy mieli bazê danych z³ej jakoœci. Rodzi siê tu pewne niebezpieczeñstwo, gdy u ytkownik, na którym wymusimy koniecznoœæ wprowadzenia okreœlonych parametrów, bez których dane nie zostan¹ zapisane
786 Wojciech Janicki do bazy danych, mo e wprowadziæ dane nieprawid³owe, przyk³adowo fikcyjny numer PE- SEL. Wówczas, pomimo e bêdziemy mieli kompletne dane, to bêd¹ one nieprawid³owe i bazê musimy uznaæ za bazê o z³ej jakoœci. Mo na czêœciowo temu zapobiec, sprawdzaj¹c przy zapisie ró nego rodzaju warunki, powi¹zanie miêdzy parametrami, jak równie zasady i algorytmy danego parametru. Przyk³adowo, wymieniany ju wielokrotnie numer PESEL posiada specjalny algorytm, dziêki któremu mo emy okreœliæ, czy dany ci¹g liczb mo e stanowiæ numer PESEL, czy nie. Inn¹ przyczyn¹ z³ej jakoœci bazy danych, mo e byæ sta³a ewolucja systemów informatycznych, co po pierwsze wymusza konwersje pomiêdzy kolejno u ytkowanymi systemami, a po drugie wystêpuje niebezpieczeñstwo, i w nowo powsta³ej bazie danych bêdzie brakowa³o parametrów wczeœniej niewymagalnych i w tym zakresie baza bêdzie niekompletna. Konwersje pomiêdzy systemami rodz¹ te niebezpieczeñstwo nieprawid³owego zmapowania okreœlonych pól wystêpuj¹cych w starym i nowym systemie, a czasem jednoznaczne zmapowanie nie jest mo liwe, gdy informacja zawarta dotychczas w jednym polu musi zostaæ podzielona pomiêdzy dwa lub wiêcej pola w nowym systemie. W tym zakresie znajduj¹ siê te wszelkiego rodzaju konwersje wynikaj¹ce z przejêcia b¹dÿ ³¹czenia siê firm i koniecznoœæ ujednolicenia systemów. Jeszcze inn¹ przyczyn¹ z³ej jakoœci bazy danych mo e byæ sta³e poszerzanie obszarów wspomaganych informatyk¹, co wi¹ e siê z nowo wprowadzanymi polami do bazy danych i koniecznoœci¹ ich uzupe³nienia dla ju wystêpuj¹cych rekordów w bazie. Przyk³adowo firma posiadaj¹ca bazê danych klientów, z którymi prowadzi wspó³pracê, zechce lepiej dopasowaæ swoj¹ ofertê do oczekiwañ poszczególnych klientów. W tym celu w bazie danych zostan¹ zaimplementowane dodatkowe pola do przechowywania nowej, dodatkowej informacji. Jednak ju wystêpuj¹cy w bazie danych klienci nie posiadaj¹ przypisanej tej informacji, co powoduje, i na tym etapie baza danych jest z³ej jakoœci, a jakoœæ ta bêdzie z czasem dopiero podnoszona. Baza danych mo e te staæ siê baz¹ danych o z³ej jakoœci wskutek b³êdów przetwarzania (b³êdy systemowe), które niezauwa one w porê mog¹ zafa³szowaæ informacjê w niej zawart¹. Jako szczególny rodzaj tej grupy b³êdów nale y zaznaczyæ b³êdy zwi¹zane z przesy³aniem informacji, gdy obecnie coraz wiêcej systemów to systemy centralne obs³uguj¹ce wiele oddzia³ów danej firmy. Podsumowuj¹c rozwa ania na temat przyczyn z³ej jakoœci bazy danych, mo emy podkreœliæ nastêpuj¹ce jej przyczyny: brak kompletnoœci na etapie wprowadzania, brak poprawnoœci na etapie wprowadzania, brak uaktualnieñ, niedopasowanie dziedziny, ewolucja systemów informatycznych, konwersje pomiêdzy systemami informatycznymi, rozszerzenie zastosowania informacji zawartej w bazie danych, b³êdy przetwarzania. Jak widaæ, wiele czynników jest odpowiedzialnych za fakt, i jakoœæ okreœlonej bazy danych jest z³a, b¹dÿ baza o wysokiej jakoœci mo e siê okazaæ baz¹ o z³ej jakoœci danych.
Jakoœæ bazy danych 787 3.3. Czy mo emy podnieœæ jakoœæ bazy danych W dalszej kolejnoœci bêdzie rozwa ana jakoœæ bazy danych w aspekcie jej wp³ywu na ró ne czynniki. Najpierw nale y siê zastanowiæ, czy mo emy poprawiæ jakoœæ bazy danych [2, 3, 4]. Skoro baza o wysokiej jakoœci mo e siê staæ baz¹ o z³ej jakoœci, to równie powinniœmy mieæ mo liwoœæ poprawienia jakoœci bazy danych. Dla oceny jakoœci bazy danych konieczne s¹ okreœlone kontrole bazy. Kontrole takie powinny byæ prowadzone okresowo i obj¹æ okresowym monitoringiem bazê danych, dziêki czemu bêdzie mo liwe bardzo szybkie zauwa enie spadku jakoœci danych i podjêcie czynnoœci, aby temu przeciwdzia³aæ. Na podstawie uzyskiwanych ró nego rodzaju raportów i logów b³êdów stwierdzaj¹cych nieprawid³owoœci w bazie danych mo emy: zapewniæ uszczelnienie systemu na etapie wprowadzania danych tak, aby operator nie móg³ pozostawiæ niewype³nionych pól b¹dÿ wprowadziæ nieprawid³owe wartoœci; wdro yæ algorytmy i procedury uaktualniania danych; przeprowadziæ akcje uzupe³niania danych wczeœniej niepozyskiwanych od klientów; wdro yæ procedury szybkiego identyfikowania przypadków b³êdnego przetwarzania danych. Osobnym problemem jest z³a jakoœæ bazy danych wynik³a z konwersji z innych systemów. W tym przypadku w ramach przeprowadzania konwersji nale y zapewniæ szczegó³owe procedury weryfikacji prawid³owoœci konwersji, jak równie wskazane by³oby przeprowadzenie próbnych konwersji, lub wczeœniejszej konwersji na próbce danych. 3.4. Na co ma wp³yw z³a jakoœæ bazy danych Jak zosta³o wy ej pokazane, baza danych mo e byæ dobrej albo z³ej jakoœci, nale y siê teraz zastanowiæ, czy i jakie znaczenie mo e mieæ z³a jakoœæ bazy danych [2]. Okazuje siê, i jakoœæ bazy danych ma coraz wiêksze znaczenie i staje siê wrêcz kluczowym problemem, z uwagi na iloœæ zawartych w bazach informacji i mo liwoœci ich wykorzystania. Kluczowe obszary, na które ma wp³yw jakoœæ bazy danych, to: prawid³owoœæ identyfikacji i obs³ugi klienta, prawid³owoœæ przetwarzania danych, prawid³owoœæ sporz¹dzania danych sprawozdawczych, prawid³owoœæ danych zarz¹dczych, prawid³owoœæ dzia³añ marketingowych. Jako pierwszy z wymienionych wy ej obszarów, na który ma wp³yw jakoœæ bazy danych, zosta³ okreœlony obszar identyfikacji i obs³ugi klienta. Jest to niezwykle wa ny obszar, gdy aby zapewniæ prawid³owoœæ transakcji, klient musi zostaæ prawid³owo zidentyfikowany, gdy nie mo na dopuœciæ do tego, aby p³atnoœæ b¹dÿ towar zosta³y przekazane do innego klienta, który co prawda posiada identyczn¹ nazwê, lecz inny adres. Jeœli nie bêdzie zapewniona odpowiednia jakoœæ danych w zakresie identyfikacji klienta (dane adresowe, numer PESEL/REGON, data urodzenie klienta itp.), istnieje bardzo du e potencjalne ryzyko dokonania transakcji z niew³aœciwym klientem. Tak samo prawid³owoœæ innych parame-
788 Wojciech Janicki trów zawartych w bazie danych ma wp³yw na prawid³owoœæ transakcji, jak na przyk³ad karne stopy procentowe, wysokoœæ rabatu, przypisanie klienta do okreœlonej grupy marketingowej, mo e istotnie zawa yæ na przeprowadzanej transakcji. Tak wiêc niezapewnienie wysokiej jakoœci bazy danych w tym obszarze, rodzi wysokie ryzyko operacyjne i stawia pod znakiem zapytania wiarygodnoœæ i stabilnoœæ firmy. Wp³yw jakoœci bazy danych na przetwarzanie danych w systemie informatycznym jest oczywisty i wynika wprost z przeznaczenia bazy danych. Ka da baza danych zaimplementowana w okreœlonym systemie s³u y do gromadzenia danych tak, aby mo na by³o w szybki sposób uzyskaæ okreœlon¹ informacjê, w przypadku bazy danych klientów jest to np. informacja o adresie czy numerze identyfikacyjnym klienta, w przypadku us³ug finansowych wykonywane s¹ codzienne operacje przetwarzania danych w celu ustawienia prawid³owych stanów na poszczególnych rachunkach i kontach. Z³a jakoœæ danych w tym zakresie mo e spowodowaæ nieprawid³owe wyniki przetwarzania, problemy z przetworzeniem danych, a nawet uniemo liwiæ przetworzenie danych w okreœlonych przypadkach. Istotnym problemem jest zapewnienie odpowiedniej jakoœci danych w celu sporz¹dzania ró nego rodzaju sprawozdañ. Ka da firma, ka da instytucja ma obowi¹zek sporz¹dzania w okreœlonych terminach ró nego rodzaju dla ró nych instytucji nadzorczych i nadrzêdnych. Sporz¹dzanie tych sprawozdañ ma na celu sta³¹ kontrolê prawid³owoœci funkcjonowania firmy, prawid³owoœci dokonywanych transakcji, rzetelnoœci w przekazywaniu ró nego rodzaju p³atnoœci na rzecz pañstwa, instytucji samorz¹dowych itp. Rzetelnoœæ tych sprawozdañ zale y wprost od jakoœci bazy danych, gdy sprawozdania sporz¹dzone ze z³ej jakoœci danych bêd¹ z³e. Istotnoœæ sprawozdañ to nie tylko nadzór nad firmami, tego typu nadzór ma na celu równie zapewnienie stabilnoœci firmy. W bankach obecnie trwaj¹ gor¹czkowe przygotowania do zapewnienia sprawozdawczoœci zgodnej z Now¹ Umow¹ Kapita³ow¹ (znanej te jako Basel II), która stanowi zalecenia Komitetu Bazylejskiego dla banków odnoœnie do zapewnienia odpowiedniego poziomu kapita³u w stosunku do udzielanych kredytów. Wiadomo jest, i z udzielaniem kredytów wi¹ e siê okreœlone ryzyko, w zwi¹zku z czym ka dy bank musi z okreœlonym prawdopodobieñstwem byæ przygotowany na niesp³acenie zobowi¹zania przez d³u nika i nieodzyskanie po yczonego kapita³u. W tym celu Nowa Umowa Kapita³owa doprecyzowuje metody wyliczania ryzyka o nowe, dodatkowe rodzaje ryzyka, jak równie stwarza mo liwoœci bardziej indywidualnego i lepiej dopasowanego do potrzeb danej instytucji wyliczania ryzyka i wysokoœci wymaganego kapita³u, aby zapewniæ stabilnoœæ kapita³ow¹. Aby jednak nowe metody prawid³owo dzia- ³a³y i przynosi³y odpowiednie korzyœci dla banków, konieczne jest zapewnienie wysokiej jakoœci bazy danych, gdy tylko w przypadku wyliczeñ opartych na rzetelnych i kompletnych danych mo e byæ mowa o prawid³owoœci nadzoru. Analogiczny wp³yw i zale noœci wystêpuj¹ we wszelkiego innego typu instytucjach. Analogicznie do powy szego wp³ywu na rzetelnoœæ i adekwatnoœæ sprawozdañ jakoœæ bazy danych ma te wp³yw na prawid³owoœæ danych zarz¹dczych. Zarz¹dzanie du ymi, ale i równie ma³ymi firmami prowadzone jest na podstawie przes³anek p³yn¹cych z posiadanej bazy danych. Trafnoœæ podejmowanych decyzji jest wiêc wprost od niej uzale niona i bardzo œciœle powi¹zana. Decyzje organów zarz¹dzaj¹cych firm¹ podejmowane na pod-
Jakoœæ bazy danych 789 stawie nieprawid³owych raportów czêsto s¹ b³êdne, a obecnie trudno sobie wyobraziæ wiêksz¹ firmê bez sprawnie dzia³aj¹cego informatycznego systemu wspomagaj¹cego zarz¹dzanie. Wynika to przede wszystkim z wielkoœci gromadzonych i maj¹cych wp³yw na podejmowane decyzje danych, jak równie z wymogu rynku, który wymaga bardzo szybkich decyzji; na ich przeanalizowanie w sposób tradycyjny czêsto nie ma czasu. Tak wiêc, aby mo na by³o podejmowaæ prawid³owe decyzje, musz¹ one byæ wsparte rzetelnymi danymi w bazie. Trudno na przyk³ad podejmowaæ decyzje o strategii, maj¹c dane dotycz¹ce dochodowoœci jedynie 20 30 procent klientów lub jeœli posiadamy informacje o dochodowoœci tych klientów sprzed np. piêciu lat. Zapewnienie prawid³owej informacji zarz¹dczej jest szczególnie wa ne w obecnym czasie ³¹czenia firm, powstawania ogromnych koncernów i grup kapita³owych. Kolejnym wspomnianym obszarem, na który ma wp³yw jakoœæ bazy danych, jest obszar marketingu i reklamy, obszar o szczególnie du ej dynamice rozwoju w ostatnim okresie. Firmy w celu pozyskania nowych klientów lub sprzeda y nowych produktów klientom musz¹ bardzo dobrze poznaæ ich upodobania. Aby przeprowadziæ udan¹ kampaniê reklamow¹, musz¹ z du ym prawdopodobieñstwem okreœliæ, i trafi ona do w³aœciwych adresatów. Jest to szczególnie wa ne z uwagi na bardzo wysokie koszty ponoszonej dzia³alnoœci marketingowej, a reklamowanie przyk³adowo nowego rodzaju systemów ogrzewania w okolicach równika stanowi³oby tylko stracone koszty. Jednak aby w³aœciwie dopasowaæ akcjê marketingow¹ w tym przypadku, musimy posiadaæ w bazie danych prawid³ow¹ informacjê dotycz¹c¹ strefy zamieszkania klienta. Dzia³y marketingu poszczególnych firm wymagaj¹ obecnie coraz to nowych informacji pozyskiwanych od klienta, które maj¹ s³u yæ prawid³owoœci tych dzia³añ, stworzenia dedykowanych produktów dla okreœlonej grupy klientów oraz zorganizowania kampanii reklamowej, która dotrze jedynie do tej œciœle okreœlonej grupy klientów. Problemem jest jednak brak szeregu tego typu informacji w przypadku klientów znajduj¹cych siê wczeœniej w bazie danych. I w tym przypadku, aby skutecznoœæ dzia³añ marketingowych by³a wysoka, konieczne jest podnoszenie i zapewnienie wysokiego poziomu jakoœci bazy danych. 4. Skutki z³ej jakoœci bazy danych Na zakoñczenie rozwa añ nad jakoœci¹ bazy danych nale y siê zastanowiæ, jakie mog¹ byæ skutki niezapewnienia odpowiednio wysokiego poziomu jakoœci bazy danych. Wiele bezpoœrednich skutków zosta³o ju omówionych. Przypomnijmy, i z³a jakoœæ danych skutkuje nieprawid³ow¹ obs³ug¹ klientów, nieprawid³ow¹ informacj¹ sprawozdawcz¹ i zarz¹dcz¹, jak równie ma³o skutecznymi dzia³aniami marketingowymi. Mo na te stwierdziæ, i niew³aœciwa jakoœæ danych ma odzwierciedlenie w ka dym obszarze dzia³ania firmy czy instytucji, co mo e rodziæ powa ne konsekwencje finansowe, prawne, zagra aæ stabilnoœci i p³ynnoœci firmy, a w skrajnych przypadkach spowodowaæ upadek firmy. Reasumuj¹c, mo na stwierdziæ, i zapewnienie dobrej jakoœci bazy danych, sta³y monitoring i d¹ enie do podnoszenia jakoœci bazy danych powinny byæ zadaniem o jednym z najwy szych priorytetów w firmie czy instytucji.
790 Wojciech Janicki Literatura [1] Connolly T., Begg C.: Systemy baz danych projektowanie, wdra anie i zarz¹dzanie w praktyce. Tom 1,2. Warszawa, ReadMe 2004 [2] English L.P.: Improving Data Warehouse and Business Information Quality: Methods for Reducing Costs and Increasing Profits. New York, John Wiley & Sons Inc. 1999 [3] Gancarz : Data Quality kompleksowa metodologia i narzêdzia do zapewnienia wysokiej jakoœci danych w systemach informatycznych. Bratys³awa, SAS Forum, SAS Institute, 2004 [4] Olson J.: Data Quality. San Francisco, Morgan Kaufmann Publishers 2003 [5] Robert J.M.: Bazy danych. Jêzyk UML w modelowaniu danych. Warszawa, Mikom 2000 [6] Stanik J., Kwiatkowski P.: Zapewnienie jakoœci systemów informatycznych koncepcja zapewnienia jakoœci. WAT, 2000 [7] Stanik J., Kwiatkowski P.: Zapewnienie jakoœci systemów informatycznych elementy dobrej praktyki. WAT, 2000