Limpieza de datos y Calidad de Datos: Una cartilla de Jessica Banks

datos duplicados pueden conducir a enormes dolores de cabeza en una organización. Del mismo modo, los datos corruptos o incorrectas también conduce a problemas en el funcionamiento cotidiano de una organización. Un proceso que detecta y elimina estos registros es necesario, y tal proceso se llama la limpieza de datos. Limpieza de datos también se llama la limpieza de datos o depuración de datos.

Limpieza de datos no significa simplemente la limpieza de datos antiguos para hacer espacio para nuevos datos. Eso se llama purga de datos. El punto de la limpieza de datos es garantizar la máxima exactitud de los datos en el sistema. Los errores surgen debido a los errores de entrada de usuario, la corrupción en la transmisión o el almacenamiento y el uso de normas diferentes en la misma organización.

El proceso en sí por lo general implica la eliminación de los errores tipográficos comprobando contra una lista conocida de valores. El proceso puede ser afinado para ser lo más apretada o floja como que el usuario desea. auditoría

de datos es el primer paso de la limpieza de datos. Los métodos estadísticos y de bases de datos se utilizan para registrar las características de los datos y las anomalías presentes. Los controles se realizan con la ayuda de las limitaciones especificadas por el usuario. El segundo proceso se denomina flujo de trabajo, donde se eliminan las anomalías y los errores. Causa de estas anomalías tienen que ser considerados. Este proceso es esencial para datos de alta calidad. La ejecución del flujo de trabajo es el proceso de implementación del flujo de trabajo. El procesamiento posterior es el último paso, donde los resultados son inspeccionados agudamente para verificar qué tan bien se ha presentado el flujo de trabajo. Todo este proceso se repite tantas veces como sea necesario para la limpieza de datos. calidad

de datos es otro aspecto que tiene que ser considerado. El nombre es autoexplicativo, y las organizaciones tienen que asegurar que los datos en sus bases de datos es de alta calidad. Hay una serie de criterios que los datos tienen que atravesar para que pueda ser considerado de alta calidad. Entre otras cosas, esto implica la validación, la exactitud, decleansing, exhaustividad, coherencia y uniformidad.

Gobernabilidad de datos es el proceso de creación de un procedimiento simple para recuperar y almacenar datos. Gobernabilidad de datos hace que asegurar sencilla calidad de los datos. Uno lleva a otra, y el gobierno de datos con regularidad y rapidez también ayuda con la limpieza de datos.

Verdantis puede ayudar con la gestión de calidad de los datos. Verdantis Armonizar es una solución extremadamente configurable y fácil de usar para gestionar y garantizar la calidad de los datos. Utiliza algoritmos de agrupamiento y la lógica difusa que le ayuda a procesar miles de registros en cuestión de horas. Se trata de una formación mínima de dominar.

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