Data Rengöring och datakvalitet: En Primer av Jessica Banks

Duplicera data kan leda till enorma huvudvärk i en organisation. På samma sätt, korrupta eller felaktiga uppgifter leder också till problem i dag till dag fungerar i en organisation. En process som upptäcker och tar bort dessa register är nödvändigt, och en sådan process kallas datarensning. Data rensning kallas också datatvätt eller dataskur.

Data rensning inte bara innebära att rensa ut gamla data för att göra plats för nya data. Det kallas uppgifter rensning. Poängen med datarensning är att säkerställa maximal noggrannhet av uppgifter i systemet. Uppstår fel på grund användar inmatningsfel, korruption i överföring eller lagring och användning av olika standarder i samma organisation.

Själva processen innebär vanligtvis avlägsnande stavningsfel genom att kontrollera mot en känd lista av värden. Processen kan finjusteras för att vara så hårt eller så löst som användaren vill.

Data revision är det första steget i datarensning. Statistiska och databas metoder används för att registrera egenskaperna hos data och eventuella avvikelser förekommer. Kontroller görs med hjälp av begränsningar som specificeras av användaren. Den andra processen kallas arbetsflöde, där avvikelser och fel tas bort. Orsaken till dessa anomalier måste beaktas. Denna process är nödvändig för data av hög kvalitet. Utförande Workflow är processen för att genomföra arbetsflödet. Efterbehandling är det sista steget, där resultaten inspekteras spänt för att kontrollera hur väl arbetsflödet har utfört. Hela denna process upprepas så ofta som behövs för datarensning.

Datakvaliteten är en annan aspekt som måste beaktas. Namnet är självförklarande, och organisationer måste se till att uppgifterna i sina databaser är genomgående hög kvalitet. Det finns en uppsättning av kriterier att uppgifter måste passera igenom för att det skall anses hög kvalitet. Bland annat handlar det om validering, noggrannhet, decleansing, fullständighet, enhetlighet och enhetlighet.

Data styrning är processen för att skapa en enkel procedur för att hämta och lagra data. Styrning uppgifter gör att säkerställa kvaliteten på uppgifterna enkelt. En leder till en annan, och regelbunden och snabb Data Governance hjälper också till med datarensning.

Verdantis kan hjälpa till med kvalitetsstyrning av uppgifterna. Verdantis harmonisering är en extremt konfigurerbar och lättanvänd lösning för att hantera och säkerställa kvaliteten hos data. Den använder kluster algoritmer och fuzzy logic som hjälper dig att bearbeta tusentals poster inom loppet av några timmar. Det innebär minimal träning att bemästra.

Jessica är en av de mest passionerade marknadsförare i Verdantis. Hon är en stark förespråkare för Data Quality Improvement för stora företag. För henne, dataenheter prestanda. Omdömen