如何排查商业智能工具报告中来自数据库的数据准确性问题？

BI报告中的数据准确性是指信息正确反映源数据库的真实情况。确保准确性可防止做出错误决策并建立利益相关者的信任。常见场景包括报告与业务系统之间存在差异，或源数据更改后出现意外结果。 故障排除的核心是反向验证数据流的每个步骤：从报告可视化到基础BI语义层/模型、ETL/ELT流程，最终到源数据库本身。关键原则包括隔离故障点并验证转换、计算和连接。这对分析可靠性有重大影响，需要同时了解数据库结构和BI工具逻辑。 实际步骤包括：1)确认报告的预期输出并隔离差异。2)使用有问题的字段检查BI模型的指标、过滤器和连接。3)检查为模型提供数据的转换逻辑（SQL、ETL代码）——检查连接、聚合和数据类型处理。4)验证提取时点的源数据库表数据和架构。审计ETL日志并比较各阶段的样本数据集至关重要。这确保了用于战略决策的分析值得信赖。