Andmelao kvaliteedi säilitamisel tuleb arvestada nelja peamise teguriga: andmete terviklikkus, sisendallikas ja kasutatav metoodika, andmete importimise sagedus ja sihtrühm. Andmeladu on suurte andmemahtude elektrooniline hoidla, mida ettevõtted ja teised suuremad organisatsioonid kasutavad üha enam andmete salvestamiseks tööriistas, mis hõlbustab aruandlust ja andmeväljundi nõudeid. Andmelao kasulikkuse tingib eelkõige andmete kvaliteet ja kasutajate nõudmistele reageerimine.
Andmete terviklikkus on andmelao kvaliteedile ühine mõiste, kuna see on seotud reeglitega, mis reguleerivad andmete, kuupäevade, määratluste ja ärireeglite vahelisi seoseid, mis kujundavad andmete asjakohasuse organisatsiooni jaoks. Andmete ühtsuse ja ühilduvuse hoidmine on andmete terviklikkuse alus. Andmelao kvaliteedi säilitamiseks kasutatavad sammud peavad hõlmama ühtset andmearhitektuuri plaani, andmete regulaarset kontrolli ning reeglite ja protsesside kasutamist, et hoida andmed võimaluse korral järjepidevana.
Andmelao andmesisestusallikaks on tavaliselt imporditööriist või programm. Lihtsaim viis andmelao kvaliteedi säilitamiseks on reeglite ja kontrollpunktide rakendamine andmete importimise programmis endas. Andmeid, mis ei järgi vastavat mustrit, andmelattu ei lisata, vaid need nõuavad kasutaja sekkumist programmi parandamiseks, vastavusse viimiseks või muutmiseks. Paljudes organisatsioonides saab seda tüüpi muudatusi ellu viia ainult andmelao arhitekt, mis tõstab oluliselt andmelao kvaliteeti.
Andmete täpsus ja asjakohasus on andmelao kvaliteedi säilitamiseks hädavajalikud. Importimise ajastus ja sagedus mõjutavad oluliselt nii tööriista üldist kasulikkust kui ka kvaliteeti. Näiteks kui lattu sisestatakse ostutellimuse teave, kuid arveid uuendatakse vaid vaheldumisi, on ostuga seotud tegevuse täpse aruandluse võimalus ohus.
Andmelao kvaliteeti on kõige lihtsam säilitada ja toetada, kui kasutajad on teadlikud ja mõistavad hästi äriprotsesse. Kasutajate koolitamine mitte ainult päringute koostamise mõistmiseks, vaid ka aluseks oleva andmelao struktuuriga võimaldab neil tuvastada ebakõlasid palju kiiremini ja tuua esile võimalikud probleemid protsessi alguses. Kõik muudatused andmetabelites, struktuuris või seostes ning uute andmeväljade lisamine tuleb üle vaadata kogu kasutajate ja tugipersonali meeskonnaga, et tagada järjepidev arusaam tekkida võivatest riskidest ja väljakutsetest.
SmartAsset.