我正在开发一个数据仓库，作为我公司企业应用程序套件的一部分。所以我一直在学习很多关于DW概念的知识，但规则引擎似乎很难，我也找不到有关各种实现方式的很多信息。规则的重点是验证数据质量，并在达到某些业务指标时发出警报（例如，本月的销售额为$ xx.xx）如何在数据仓库中实施数据质量和验证规则？
我们的应用程序需要为每个客户端进行定制，所以我想要使规则具有通用性。有什么方法可以实现规则引擎？
感谢。
这可能有助于将这看作是有几个独立的系统一起工作 - 而不是一个“大引擎”负责任何事情。
说到“商业指标”，请看KPIs（关键绩效指标）。分析引擎（MS-SSAS,Pentaho-Mondrian等）允许简单定义和呈现（仪表板）KPI。如果开发你自己的，你可能仍然会理解这个概念。
数据质量主要是“运营系统”的责任，这就是收集数据的地方。如果垃圾达到DW，则为时已晚。使用data profiling tools可以了解源数据的外观 - 数据质量必须在源处执行。
在DW加载过程中，您可以使用ECCD（Extract，Clean，Conform，Deliver）分步实施某些“数据标准”的方法。 ETL工具（MS-SSIS，Pentaho-Kettle，Oracle Data Itegrator，等..），旨在帮助与此有关。
关于规则引擎，看inrule，ILOG，Fico，Corticon，Jboss Drools，等等，这些都是 “独立系统”，当与策划可用于执行业务规则操作系统。执行业务规则通常会导致数据质量提高。您可以下载Drools并快速开始修补，其他供应商也允许免费下载。