Pulizia dei dati e Data Quality: A Primer di Jessica Banks

dati duplicati possono portare a enormi mal di testa in un'organizzazione. Allo stesso modo, i dati corrotti o non corretti porta anche a questioni giorno per giorno il funzionamento di un'organizzazione. Un processo che rileva e rimuove questi record è necessaria, e tale processo viene chiamato pulizia dei dati. Pulizia dei dati è chiamata anche la pulizia di dati o lavaggio di dati.

Pulizia dei dati non significa semplicemente sgombrare i vecchi dati per creare spazio per i nuovi dati. Che si chiama eliminazione dei dati. Il punto di pulizia dei dati è quello di garantire la massima precisione dei dati nel sistema. Gli errori sorgono a causa di errori di immissione utente, la corruzione in trasmissione o la memorizzazione e l'utilizzo di standard diversi nella stessa organizzazione.

Il processo stesso di solito comporta la rimozione degli errori tipografici controllando con un elenco noto di valori. Il processo può essere messo a punto per essere così fitto e sciolto come l'utente desidera. revisione

dei dati è il primo passo di pulizia dei dati. Metodi statistici e database vengono utilizzati per registrare le caratteristiche dei dati e delle eventuali anomalie presenti. I controlli vengono realizzati con l'aiuto dei vincoli specificati dall'utente. Il secondo processo è chiamato flusso di lavoro, dove vengono rimosse le anomalie ed errori. Causa di queste anomalie devono essere considerati. Questo processo è essenziale per i dati di alta qualità. Esecuzione del flusso di lavoro è il processo di attuazione del flusso di lavoro. Post processing è l'ultimo passo, in cui i risultati sono ispezionati acutamente per verificare quanto bene ha eseguito il flusso di lavoro. L'intero processo si ripete tutte le volte che è necessario per la pulizia dei dati. Qualità

dei dati è un altro aspetto che deve essere considerato. Il nome si spiega da sé, e le organizzazioni devono garantire che i dati in loro database è di qualità elevata e costante. Vi è un insieme di criteri che i dati deve passare per essere considerato di alta qualità. Tra le altre cose, si tratta di convalida, la precisione, decleansing, completezza, coerenza e uniformità.

La governance dei dati è il processo di creazione di una procedura semplice per recuperare e memorizzare i dati. Governance dei dati rende garantire la qualità dei dati semplice. Una tira l'altra, e la governance dei dati regolare e tempestiva aiuta anche con la pulizia dei dati.

Verdantis può aiutare con la gestione della qualità dei dati. Verdantis harmonize è una soluzione estremamente configurabile e facile da usare per gestire e garantire la qualità dei dati. Esso utilizza algoritmi di clustering e logica fuzzy che consente di elaborare migliaia di record in una questione di ore. Si tratta di una formazione minima da padroneggiare.

Jessica è uno dei professionisti del marketing più appassionati in Verdantis. Lei è un forte sostenitore del miglioramento della qualità dei dati per le grandi imprese. Per lei, i dati spinge le prestazioni.