Data rensing og berikelse av Suntec India

Data rensing avtaler med å identifisere og fjerne feil fromdata for å forbedre kvaliteten. Datakvalitet problemer eksisterer indata samlet inn fra flere kilder, på grunn av skrivefeil, skrivefeil, ugyldige data, etc. Behovet for data rensing increasesconsiderably når filer fra mange kilder må være integrated.In for å gjøre nøyaktige, aktuelle og konsistente data tilgjengelig, verifisering og validering av data mot pålitelige kilder av informasjon blir nødvendig

Problemer hindrer Quality of Database:.

Inkonsekvent data

Lagre data på mange steder resultater i data inkonsekvens. Anymodification som har blitt gjort på ett sted kan bli tatt ut inother steder, noe som gjør dataene utsatt for uoverensstemmelser.

Duplicate eller motstridende data

Databaser er utsatt for dataduplisering risikoer som de kunne becompiled fra mange kilder. Hvis databasen er slik at det willsupport kjerneprosesser og beslutninger, spørsmål knyttet til duplicationand data konflikter må løses effektivt siden, dens impactcan være enorme. Når problemet skyter opp, identifisere og fikse theconflicting eller duplisert data blir en kjedelig oppgave.

Data Manglende relevans

Data fotavtrykk kan reduseres betydelig ved å fjerne irrelevantdata. Eliminere irrelevante data kan bidra til fokus på remainingportion av data som er relevant og dermed spare tid og innsats.

Data ufullstendighet

Bortsett fra duplisering, må databasen også sjekkes formissing data som mangler postnummer, e-IDer, etc., så thatthe database alltid er nøyaktig og fullstendig.

Utdaterte data

På grunn av kontinuerlig tilsig av data fra ulike kilder, det isnormal for en database til å bli utdatert etter et visst punkt av time.Hence, blir det avgjørende at en terskelgrense er determinedafter som dataene skal oppdateres.

Data Cleansing Faser

Data rensing omfatter flere faser, for eksempel:

Dataanalyse:

En detaljert analyse av data er nødvendig for å påvise typer errorsto fjernes. Manuell inspeksjon av dataene må være analyzedcomprehensively å få innsikt om data egenskaper og torecognize datakvaliteten

Standardisering av data.

er Datastandardization et viktig skritt for å lette easysharing på tvers av organisasjonen. Ideelt Isto standardisering av data utføres ved dataregistrering scenen. Men, uansett årsak hvis det isnot mulig å gjøre det, er en omfattende back-end prosessen som kreves SOAS å fjerne alle uoverensstemmelser tilstede i data.

Data Normalisering:

Normalisering av data innebærer vanligvis splitting av store tablesinto små og kartlegge deres forhold til reduceredundancy. Målet er å skille data, slik at eventuelle forbehold inone bord resulterer i endring i resten av databasen aswell

Quality Check.

Hver fase av data rensing skal passere gjennom kvalitet checks.But likevel er det viktig å ha en eksklusiv kvalitet checkstage å sikre at dataene overholder kvalitetsstandarder og isaccurate.

Forfatter Bio -

Mike Wilsonn er en lidenskapelig innhold skribent andblogger av yrke. Han elsker å skrive artikler, anmeldelser og blogger onwide spekter av emner, inkludert dataregistrering, datacleansing tjenester

, ePublising og digital marketingindustry. Når han ikke er skremmende leserne med sitt forfatterskap, heloves spille fotball. For tiden er han alliert med Suntec India andyou kan besøke ham på www.suntecindia.com

.