Datarensning og Data Quality: En Primer af Jessica Banks

Duplicate data kan føre til enorme hovedpine i en organisation. Tilsvarende korrupte eller forkerte data fører også til problemer i den daglige funktion af en organisation. En proces, der registrerer og fjerner disse registreringer er nødvendig, og en sådan proces kaldes data udrensning. Datarensning kaldes også data rengøring eller data skrubning.

Datarensning betyder ikke blot at rydde ud gamle data at gøre plads til nye data. Det kaldes data rensning. Pointen af ​​data udrensning er at sikre maksimal nøjagtighed af data i systemet. Fejl opstå på grund af brugerens indtastningsfejl, korruption i transmission eller lagring og brug af forskellige standarder i den samme organisation.

selve processen normalt indebærer at fjerne typografiske fejl ved at kontrollere mod en kendt liste over værdier. Processen kan finjusteres til at være så stram eller så løst som brugeren ønsker.

data auditering er det første skridt af data udrensning. Statistiske og database metoder anvendes til at registrere de særlige kendetegn ved data og uregelmæssigheder tilstedeværende. Checks er lavet med hjælp fra begrænsninger angivet af brugeren. Den anden proces kaldes workflow, hvor de uregelmæssigheder og fejl er fjernet. Årsag til disse afvigelser skal tages i betragtning. Denne proces er afgørende for data af høj kvalitet. Workflow udførelse er processen med at gennemføre arbejdsprocessen. Efterbehandling er det sidste trin, hvor resultaterne inspiceres ivrigt for at kontrollere, hvor godt arbejdsgangen har udført. Hele denne proces gentages så ofte det er nødvendigt for datarensning.

Datakvalitet er et andet aspekt, der skal overvejes. Navnet er selvforklarende, og organisationer er nødt til at sikre, at data i deres databaser, er af ensartet høj kvalitet. Der er et sæt af kriterier, at data skal passere igennem for at den kan anses for høj kvalitet. Blandt andet dette indebærer validering, nøjagtighed, decleansing, fuldstændighed, konsistens og ensartethed.

Data regeringsførelse er processen med at skabe en simpel procedure til at hente og gemme data. Data governance gør datakvaliteten simpel sikrer. Den ene fører til en anden, og regelmæssig og hurtig data governance hjælper også med data udrensning.

Verdantis kan hjælpe med data kvalitetsstyring. Verdantis Harmoniser er en yderst konfigurerbar og brugervenlig løsning til at styre og sikre kvaliteten af ​​data. Det bruger klyngedannelse algoritmer og fuzzy logik, der hjælper dig med at behandle tusindvis af poster i løbet af få timer. Det indebærer minimal træning at mestre. Vejviser Jessica er en af ​​de mest lidenskabelige markedsføring fagfolk i Verdantis. Hun er en stærk fortaler for Data Quality Improvement til store virksomheder. For hende, data driver performance.