Data rensing og Data Quality: A Primer av Jessica Banks

Duplicate data kan føre til store hodepine i en organisasjon. Tilsvarende korrupte eller feil fører også til problemer i den daglige driften av en organisasjon. En prosess som oppdager og fjerner disse postene er nødvendig, og en slik prosess kalles data rensing. Data rensing kalles også data rengjøring eller data skrubbing.

Data rensing betyr ikke bare å rydde ut gamle data for å gjøre plass til nye data. Som kalles data sletting. Poenget med data rensing er å sikre maksimal nøyaktighet av data i systemet. Feil oppstår på grunn av brukerregistrering feil, korrupsjon i overføring eller lagring og bruk av ulike standarder i samme organisasjon.

Selve prosessen vanligvis innebærer fjerning typografiske feil ved å sjekke mot en kjent liste over verdier. Prosessen kan finjusteres for å være så stramt eller så løs som brukeren ønsker.

data revisjon er det første trinnet av data rensing. Statistiske og database metoder brukes til å registrere egenskapene til data og eventuelle uregelmessigheter til stede. Sjekker er laget med hjelp av begrensninger som er angitt av brukeren. Den andre prosessen kalles arbeidsflyt, der avvik og feil blir fjernet. Årsaken til disse avvikene må vurderes. Denne prosess er viktig for data av høy kvalitet. Arbeidsflyt henrettelse er prosessen med å implementere arbeidsflyten. Etterbehandling er det siste trinnet, der resultatene er inspisert intenst for å kontrollere hvor godt arbeidsflyten har utført. Hele denne prosess gjentas så ofte som det er nødvendig for data rensing.

Datakvalitet er et annet aspekt som må vurderes. Navnet er selvforklarende, og organisasjoner har for å sikre at data i sine databaser er av gjennomgående høy kvalitet. Det er et sett av kriterier som data må passere gjennom for å bli vurdert høy kvalitet. Blant annet innebærer dette validering, nøyaktighet, decleansing, fullstendighet, konsistens og ensartethet.

Datastyring er prosessen med å lage en enkel prosedyre for å hente og lagre data. Datastyring gjør sikre datakvalitet enkel. Man fører til en annen, og regelmessig og rask data styresett bidrar også med data rensing.

Verdantis kan hjelpe med data kvalitetsstyring. Verdantis harmon er en svært konfigurerbar og brukervennlig løsning for å administrere og sikre kvaliteten på dataene. Den bruker clustering algoritmer og fuzzy logikk som hjelper deg behandle tusenvis av poster i løpet av noen timer. Det innebærer minimal opplæring for å mestre.

Jessica er en av de mest lidenskapelige markedsføring fagfolk i Verdantis. Hun er en sterk talsmann for Data Quality Improve for store bedrifter. For henne, data driver ytelse. Anmeldelser