私は、会社のエンタープライズアプリケーションスイートの一部となるデータウェアハウスを開発しています。そのため、DWの概念について多くのことを学びましたが、ルールエンジンは難しいようで、さまざまな実装方法に関する多くの情報を見つけることができません。ルールの焦点は、データ品質を検証し、特定のビジネス指標に達したときにアラートを出すことです（たとえば、その月の売上高は$ xx.xx）。
私たちのアプリはクライアントごとにカスタマイズ可能である必要があるので、ルールを一般的にしたいと思います。ルールエンジンを実装する方法は何ですか？
ありがとう。
これは、1つの「大きなエンジン」がすべてを担当するのではなく、いくつかの別々のシステムが連携していると見なすと役立つ場合があります。
「ビジネスメトリクス」に関しては、KPI（主要業績評価指標）を確認してください。分析エンジン（MS-SSAS、Pentaho-Mondrianなど）を使用すると、KPIの簡単な定義と表示（ダッシュボード）が可能になります。独自に開発する場合でも、コンセプトのアイデアを得ることができます。
データ品質は主に、データが収集される「運用システム」の責任です。ごみがDWに到達した場合、手遅れです。データプロファイリングツールを使用して、ソースデータがどのように見えるかを把握します。データ品質はソースで実施する必要があります。
DWのロードプロセス中に、ステップバイステップのECCD（抽出、クリーン、適合、配信）アプローチを使用して、特定の「データ標準」を実装できます。ETLツール（MS-SSIS、Pentaho-Kettle、Oracle Data Itegratorなど）は、これを支援するように設計されています。
ルールエンジンについては、inrule、ILOG、Fico、Corticon、Jboss Droolsなどをご覧ください。これらは「独立したシステム」であり、運用システムと連携してビジネスルールを適用するために使用できます。通常、ビジネスルールを適用すると、データ品質が向上します。Droolsをダウンロードして、かなり早くいじり始めることができます。他のベンダーも無料ダウンロードを許可しています。