Data Rengöring och berikning av Suntec India

Data rensning handlar identifiera och undanröja fel fromdata för att förbättra dess kvalitet. Problem uppgifternas kvalitet finns indata som samlats in från flera källor, på grund av stavfel, spellingmistakes, ogiltiga data, etc. Behovet av datarensning increasesconsiderably när filer från flera källor måste vara integrated.In för att göra korrekta, aktuella och konsekventa data tillgängliga, kontroll och validering av data mot tillförlitliga källor informationsöverföring blir nödvändigt Omdömen

Frågor hämmar Quality of Database:.

Inkonsekvent Data

lagra data på många platser resultat i uppgifter inkonsekvens. Anymodification som har gjorts på ett ställe kan lämnas ut inother platser, vilket gör uppgifterna benägna att inkonsekvenser. Omdömen

Duplicera eller motstridiga data

Databaser är benägna att dataduplicering risker som de skulle kunna becompiled från ett flertal källor. Om databasen är sådan att det willsupport kärnprocesser och beslut, frågor som rör duplicationand uppgifter konflikter måste lösas på ett effektivt sätt, eftersom dess impactcan bli enorm. När problemet skjuter upp, identifiera och fastställande theconflicting eller kopieras data blir en mödosam uppgift.

Data saknar betydelse

Data fotavtryck kan minskas avsevärt genom att ta bort irrelevantdata. Eliminera irrelevanta uppgifter kan hjälpa fokus på remainingportion data som är relevant därigenom sparar tid och ansträngningar. Omdömen

Data Ofullständig

Förutom dubbelarbete måste databasen också kontrolleras formissing data såsom saknade postnummer, e-ID, etc., så thatthe databas är alltid korrekta och fullständiga.

föråldrade uppgifter

På grund av kontinuerlig inflöde av uppgifter från olika källor, det isnormal för en databas för att bli föråldrade efter en viss punkt i time.Hence, blir det absolut nödvändigt att ett gränsvärde är determinedafter vilken data ska uppdateras.

datarensning Phases Omdömen

Data rensning innehåller flera faser, såsom:

Dataanalys:

En detaljerad analys av data som krävs för att upptäcka olika typer av errorsto tas bort. Manuell inspektion av data måste vara analyzedcomprehensively att få insikter om egenskaperna data och kvalitetsfrågor torecognize uppgifter Omdömen

Standardisering av data.

Datastandardization är ett avgörande steg för att underlätta easysharing hela organisationen. Helst Isto utföras standardisering av data under datainmatning skede. Men av någon anledning, om det isnot möjligt att göra det, är en omfattande back-end process som krävs för SOA att ta bort alla inkonsekvenser finns på DVD skivan.

Data Normalisering:

Normalisering av data innebär vanligtvis uppdelning av stora tablesinto mindre och kartlägga deras förhållande till reduceredundancy. Målet är att avskilja data så att eventuella ändringar InOne bordsresulterar i modifiering i resten av databasen aswell Omdömen

kvalitetskontroll.

Varje fas av datarensning bör passera kvalitets checks.But ändå är det absolut nödvändigt att ha en exklusiv kvalitet checkstage att se till att uppgifterna håller sig till kvalitet och isaccurate.

Författare Bio -

Mike Wilsonn är en passionerad innehåll författare andblogger till yrket. Han älskar att skriva artiklar, recensioner och bloggar onwide spektrum av ämnen, inklusive datainmatning, datacleansing tjänster

, ePublising och digital marketingindustry. När han inte är skrämmande läsare med sitt skrivande, heloves spela fotboll. För närvarande är han allierad med Suntec Indien andyou kan besöka honom på www.suntecindia.com Omdömen .