Tietojen puhdistus ja Rikastaminen Suntec India

Data puhdistus käsittelee tunnistaa ja poistaa virheiden fromdata parantamiseksi sen laatua. Tietojen laatu ongelmia Indata kerätään useista lähteistä, koska kirjoitusvirheitä, spellingmistakes, virheelliset tiedot, jne tarve tietojen puhdistus increasesconsiderably kun tiedostoja useista lähteistä on oltava integrated.In jotta tehdä tarkkoja, nykyinen ja johdonmukaisia ​​tietoja, todentaminen ja validointi tietojen vastaan ​​luotettavista lähteistä ofinformation on tarpeen.

kysymykset vaikeuttavat laatu Tietokanta:

ristiriitaisten tietojen

Tietojen tallentaminen monissa paikoissa tuloksia tietojen epäjohdonmukaisuus. Anymodification, joka on tehty yhdessä paikassa voidaan jättää pois inother paikoissa, joten tiedot altis epäjohdonmukaisuuksia.

Monista tai Ristiriitaiset tiedot

Tietokannat ovat alttiita tietojen päällekkäisyyttä riskejä sillä ne voivat becompiled useista lähteistä. Jos tietokanta on sellainen, että se willsupport ydinprosesseja ja päätöksiä, liittyvät kysymykset duplicationand tietoristiriitoja on ratkaistava tehokkaasti, koska sen impactcan olla valtava. Kun ongelma ampuu ylös, yksilöidään ja vahvistamisesta theconflicting tai päällekkäistä tietojen tulee ikävä tehtävä.

Data Asiaan

Data jalanjälki voidaan vähentää merkittävästi poistamalla irrelevantdata. Poistaa turhia tietoja voi auttaa keskittyä remainingportion tietojen jolla on merkitystä siten, säästää aikaa ja ponnisteluja.

Tietojen epätäydellisyys

lisäksi päällekkäisyyksiä, tietokanta on myös tarkastettava formissing tietoja, kuten puuttuvia postinumeroita, sähköpostiosoitteita jne, joten thatthe tietokanta on aina oikeat ja täydelliset.

vanhentuneita tietoja

Jatkuvan virtaamaan tietoja eri lähteistä, se isnormal varten tietokannan vanhentunut tietyn pisteen jälkeen on time.Hence, se on välttämätöntä että kynnys raja on determinedafter johon tiedot on päivitettävä.

tietoja Puhdistuksen vaiheet

Data puhdistus sisältää useita vaiheita, kuten:

Data Analysis:

yksityiskohtainen tietojen analysointi tarvitaan havaitsemaan tyyppisiä errorsto poistetaan. Manuaalinen tarkastus tietojen on oltava analyzedcomprehensively saada oivalluksia tietoja ominaisuuksista ja torecognize tietojen laatuongelmia.

Standardointi Data:

Datastandardization on ratkaiseva askel helpottaa easysharing koko organisaatiossa. Ihannetapauksessa, standardointi tietojen Isto suoritetaan aikana tietojen syöttöä vaiheessa. Mutta jostain syystä, jos se isnot mahdollista tehdä niin, laaja back-end prosessi tarvitaan SOAS poistaa kaikki epäjohdonmukaisuudet läsnä tietoja.

Data normalisointi:

normalisointi tietojen edellyttää yleensä halkaisu suuri tablesinto pienempiä ja kartoitus niiden suhdetta reduceredundancy. Tavoitteena on eristää tietoa niin, että kaikki muutokset inone taulukko johtaa muutokseen muualla tietokannan samoin.

laaduntarkastussivun:

Jokainen vaihe tietojen puhdistus pitäisi kulkea laatu checks.But kuitenkin, se on ehdottomasti oltava yksinomainen laatu checkstage varmistaa, että tiedot noudattaa laatustandardit ja isaccurate.

Tekijä Bio -

Mike Wilsonn on intohimoinen sisällöstä kirjailija andblogger ammatiltaan. Hän rakastaa kirjoittaa artikkeleita, arvosteluja ja blogit onwide eri aiheista kuten tietojen syöttö, datacleansing palvelut

, ePublising ja digitaalinen marketingindustry. Kun hän ei ole pelottava lukijoille hänen kirjallisesti, heloves pelaa jalkapalloa. Tällä hetkellä hän on liittoutunut Suntec Intia andyou käydä häntä www.suntecindia.com

.