Limpeza de Dados e Enriquecimento por Suntec India

limpeza de dados lida com identificação e remoção de erros fromdata a fim de melhorar a sua qualidade. Problemas de qualidade de dados existir INDATA recolhidos a partir de várias fontes, devido a erros de digitação, spellingmistakes, dados inválidos, etc. A necessidade de dados limpeza increasesconsiderably quando os arquivos de várias fontes têm que ser integrated.In fim de tornar os dados precisos, atuais e consistentes disponíveis, verificação e validação de dados contra fontes confiáveis ​​ofinformation torna-se necessário

Problemas que dificultam a Qualidade de Dados:.

Os dados inconsistentes

Armazenamento de dados em muitos locais resultados em inconsistência de dados. Anymodification que tem sido feito em um lugar pode ser deixado de fora locais inother, tornando os dados propenso a inconsistências.

Duplicar ou dados conflitantes

Bases de dados são propensas a duplicação de dados riscos como eles poderiam becompiled de várias fontes. Se o banco de dados é tal que os processos principais willsupport e decisões, questões relacionadas com a duplicationand dados os conflitos devem ser resolvidos de forma eficaz uma vez, a sua impactcan ser enorme. Quando o problema dispara, identificar e corrigir theconflicting ou dados duplicados torna-se uma tarefa tediosa.

Dados Irrelevância

pegada Os dados podem ser significativamente reduzidos através da remoção irrelevantdata. Eliminando dados irrelevantes podem ajudar a focar o remainingportion de dados que é relevante, assim, economizando tempo e esforços.

Dados incompletude

Além de duplicação, o banco de dados também precisa ser verificados dados formissing tais como códigos postais desaparecidas, ids e-mail, etc., de modo thatthe banco de dados é sempre preciso e completo.

Os dados desatualizado

Devido ao afluxo contínuo de dados de várias fontes, ele isnormal para um banco de dados a ficar obsoletas depois de um certo ponto de time.Hence, torna-se imperativo que um determinado limite é determinedafter qual os dados devem ser atualizados.

Fases de dados limpeza

A limpeza de dados inclui diversas fases, tais como:

Análise de Dados:

Uma detalhada A análise de dados é necessária para detectar tipos de errorsto ser removido. Inspeção manual dos dados deve ser analyzedcomprehensively para obter insights sobre as propriedades de dados e questões de qualidade de dados torecognize

Padronização de dados:.

Datastandardization é um passo crucial para facilitar easysharing em toda a organização. Idealmente, a padronização de dados ISTO ser realizada durante a fase de entrada de dados. Mas, por algum motivo se isnot possível fazê-lo, um amplo processo de back-end é necessário soas de remover todas as inconsistências presentes nos dados.

Normalização de dados:

A normalização de dados geralmente envolve divisão de grande tablesinto menores e mapear sua relação com reduceredundancy. O objetivo é separar os dados de modo que, qualquer resultado de mesa modificação inone em modificação no resto da cabeceira de banco de dados

Quality Check:.

Cada fase da limpeza de dados deve passar por checks.But qualidade, no entanto, é imperativo ter um checkstage exclusiva de qualidade para garantir que os dados adere aos padrões de qualidade e isaccurate.

Autor Bio -

Mike Wilsonn é um conteúdo escritor apaixonado andblogger de profissão. Ele gosta de escrever artigos, comentários e blogs onwide gama de tópicos, incluindo a entrada de dados, datacleansing serviços

, ePublising e marketingindustry digital. Quando ele não está aterrorizando os leitores com sua escrita, heloves jogar futebol. Atualmente, ele está aliado com Suntec Índia andyou pode visitá-lo em www.suntecindia.com Restaurant .