Data Cleansing e arricchimento da Suntec India

offerte pulizia dei dati con l'identificazione e la rimozione di errori fromdata al fine di migliorare la qualità. Esistono problemi di qualità dei dati raccolti Indata da più fonti, a causa di errori di battitura, spellingmistakes, dati non validi, ecc La necessità di dati pulizia increasesconsiderably quando i file provenienti da numerose fonti devono essere integrated.In fine di rendere i dati precisi, attuali e coerenti disponibile, la verifica e validazione dei dati contro fonti affidabili ofinformation diventa necessario

Problemi che ostacolano la qualità di database:.

incoerenti dati

Memorizzazione dati in molte località risultati in incoerenze nei dati. Anymodification che è stata fatta in un posto potrebbe essere lasciato fuori posizioni inother, rendendo i dati soggetti a incoerenze.

Duplica o in conflitto di dati

I database sono soggetti a duplicazione dei dati rischi che potevano becompiled da numerose fonti. Se il database è tale da processi core willsupport e le decisioni, le questioni relative alla duplicationand dati conflitti devono essere risolti in modo efficace in quanto, la sua impactcan essere enorme. Quando il problema spara alto, l'identificazione e riparazione theconflicting o dati duplicati diventa un compito noioso.

Dati Irrilevanza

impronta dei dati può essere ridotto in modo significativo, eliminando irrelevantdata. Eliminare dati irrilevanti può aiutare a concentrarsi sulla remainingportion di dati che è rilevante in tal modo, di risparmiare tempo e sforzi.

Dati Incompletezza

A parte la duplicazione, la banca dati deve anche da verificare i dati formissing quali mancanti codici postali, ids e-mail, ecc, in modo da thatthe database è sempre accurate e complete.

obsolete dati

A causa di continuo afflusso di dati provenienti da varie fonti, isnormal per un database a diventare obsoleta dopo un certo punto di time.Hence, diventa imperativo che un limite di soglia è determinedafter che i dati dovrebbero essere aggiornati.

Fasi Data Cleansing

Pulizia dei dati comprende diverse fasi, come ad esempio:

Analisi dei dati:

Una dettagliata analisi dei dati è obbligatorio per rilevare tipi di errorsto essere rimosse. Ispezione manuale dei dati deve essere analyzedcomprehensively per acquisire conoscenze circa le proprietà di dati e problemi di qualità dei dati torecognize

standardizzazione dei dati:.

Datastandardization è un passo fondamentale per facilitare easysharing in tutta l'organizzazione. Idealmente, standardizzazione dei dati isto essere eseguita durante la fase di immissione dei dati. Ma, per qualsiasi motivo, se isnot possibile farlo, un ampio processo di back-end è richiesto SOA per rimuovere tutte le incongruenze presenti nei dati.

Dati Normalizzazione:

La normalizzazione dei dati di solito comporta la scissione di grande tablesinto più piccoli e il loro rapporto con la mappatura reduceredundancy. L'obiettivo è quello di separare i dati in modo che, tutti i risultati della tabella modifica inone di modifica nel resto del partecipavano banca dati

Controllo di qualità:.

Tutte le fasi di pulizia dei dati deve passare attraverso checks.But qualità tuttavia, è indispensabile avere un checkstage esclusivo di qualità per garantire che i dati è conforme agli standard di qualità e isaccurate.

Autore Bio -

Mike Wilsonn è un contenuto appassionato andblogger scrittore di professione. Amare la scrittura di articoli, recensioni e blog onwide gamma di argomenti, tra cui l'inserimento dei dati, datacleansing

servizi, ePublising e marketingindustry digitale. Quando non è terrificante lettori con la sua scrittura, heloves giocare a calcio. Attualmente, si è alleato con Suntec India andyou lo possono visitare a www.suntecindia.com Hotel .