Limpeza de Dados e Data Quality: A Primer por Jessica Banks

dados duplicados pode levar a grandes dores de cabeça em uma organização. Da mesma forma, dados corrompidos ou incorretos, também leva a problemas no dia-a-dia funcionamento de uma organização. Um processo que detecta e remove estes registos é necessário, e um tal processo é chamado de limpeza de dados. Limpeza de dados também é chamado de limpeza de dados ou esfregar dados.

Limpeza de dados não significa simplesmente limpar dados antigos para criar espaço para novos dados. Isto é chamado de purga de dados. O ponto de dados de limpeza é para assegurar a máxima precisão dos dados no sistema. Erros surgir devido a erros de entrada do usuário, corrupção em transmissão ou armazenamento e uso de diferentes padrões na mesma organização.

O próprio processo geralmente envolve a remoção de erros tipográficos, verificando contra uma lista conhecida de valores. O processo pode ser afinado para ser tão apertado ou tão solto como o usuário quer. auditoria

de dados é o primeiro passo de limpeza de dados. Os métodos estatísticos e de banco de dados são usados ​​para registrar as características dos dados e quaisquer anomalias presentes. Os controlos são feitos com a ajuda de restrições especificadas pelo utilizador. O segundo processo é chamado fluxo de trabalho, onde as anomalias e erros são removidos. Causa destas anomalias tem que ser considerada. Este processo é essencial para dados de alta qualidade. Execução de fluxo de trabalho é o processo de execução do fluxo de trabalho. Pós-processamento é a última etapa, onde os resultados são inspecionadas intensamente para verificar o quão bem o fluxo de trabalho realizado. Todo esse processo é repetido tantas vezes quanto for necessário para limpeza de dados.

qualidade dos dados é outro aspecto que tem de ser considerado. O nome é auto-explicativo, e as organizações têm de garantir que os dados em seus bancos de dados é de qualidade consistentemente alta. Há um conjunto de critérios que dados tem de passar por para que possa ser considerada de alta qualidade. Entre outras coisas, isso envolve a validação, precisão, decleansing, exaustividade, consistência e uniformidade.

Governança de dados é o processo de criação de um procedimento simples para recuperar e armazenar dados. Governança de dados faz com que a garantia da qualidade de dados simples. Uma leva a outra, e governança de dados regular e pontualmente também contribui com a limpeza de dados.

Verdantis pode ajudar com a gestão da qualidade de dados. Verdantis Harmonizar é uma solução extremamente configurável e fácil de usar para gerenciar e garantir a qualidade dos dados. Ele usa algoritmos de agrupamento e lógica fuzzy que ajuda você a processar milhares de registros em uma questão de horas. Trata-se de um mínimo de treinamento para dominar.

Jessica é um dos profissionais de marketing mais apaixonados Verdantis. Ela é um forte defensor de Melhoria da Qualidade de Dados para as grandes empresas. Para ela, os dados impulsiona o desempenho.