Datarensning og berigelse af Suntec India

Data udrensning handler identificere og fjerne fejl fromdata for at styrke dens kvalitet. Datakvalitet problemer eksisterer indata indsamlet fra flere kilder, på grund af stavefejl, spellingmistakes, ugyldige data mv Behovet for data udrensning increasesconsiderably når filer fra mange kilder skal være integrated.In for at lave præcise, aktuelle og sammenhængende data til rådighed, verificering og validering af data mod pålidelige kilder ofinformation bliver nødvendigt

Spørgsmål hæmmer kvaliteten af ​​Database:.

uoverensstemmende data

Lagring af data på mange steder resultater i data inkonsekvens. Anymodification, der er gjort på et sted kan udelades inother steder, hvilket gør dataene tilbøjelige til uoverensstemmelser.

Dubler eller modstridende data

Databaser er tilbøjelige til data dobbeltarbejde risici, som de kunne becompiled fra mange kilder. Hvis databasen er sådan, at det willsupport kerneprocesser og beslutninger, spørgsmål vedrørende duplicationand data konflikter skal løses effektivt, da dets impactcan være enorme. Når problemet skyder op, identificere og fastsættelse theconflicting eller duplikeret data bliver en kedelig opgave.

Data uden betydning

Data fodaftryk kan reduceres væsentligt ved at fjerne irrelevantdata. Eliminering irrelevante data kan hjælpe fokus på remainingportion af data, der er relevante derved sparer tid og indsats.

Data Ufuldstændig

Udover dobbeltarbejde, skal også databasen til kontrolleres formissing data såsom manglende postnumre, e-mail ids osv, så thatthe database er altid korrekte og fyldestgørende.

forældede data

På grund af kontinuerlig tilgang af data fra forskellige kilder, er det isnormal for en database til at få forældede efter et bestemt punkt i time.Hence, bliver det bydende nødvendigt at en grænseværdi er determinedafter som dataene bør ajourføres.

datarensning Faser

Data udrensning omfatter flere faser, såsom:

Dataanalyse:

En detaljeret analyse af data er nødvendig for at detektere typer af errorsto fjernes. Manuel inspektion af data skal være analyzedcomprehensively at få indsigt data ejendomme og torecognize datakvalitetsproblemer

Standardisering af data:.

Datastandardization er et afgørende skridt til at lette easysharing tværs af organisationen. Ideelt set isto standardisering af data udføres under indtastning af data scenen. Men en eller anden grund, hvis det isnot muligt at gøre det, er en omfattende back-end proces kræves SOAS at fjerne alle de uoverensstemmelser der er til stede i data.

Data Normalisering:

Normalisering af data regel indebærer opdeling af store tablesinto mindre og kortlægge deres forhold til reduceredundancy. Målet er at adskille data, så eventuelle ændringer inOne table resulterer i ændringer i resten af ​​databasen staalindustrien

Kvalitet Check:.

Hver fase af data udrensning bør passere gennem kvalitet checks.But alligevel, er det bydende nødvendigt at have en eksklusiv kvalitet checkstage at sikre, at data overholder standarder og isaccurate kvalitet.

Forfatter Bio -

Mike Wilsonn er en passioneret indhold forfatter andblogger af profession. Han elsker at skrive artikler, anmeldelser og blogs hele landet bliver aktuel vifte af emner, herunder indtastning af data, datacleansing tjenester

, ePublising og digital marketingindustry. Når han ikke er frygtindgydende læsere med sin skrivning, heloves spille fodbold. I øjeblikket er han allieret med Suntec Indien andyou kan besøge ham på www.suntecindia.com

.