Limpieza de datos y enriquecimiento por SunTec India

ofertas de limpieza de datos con la identificación y eliminación de errores fromdata con el fin de mejorar su calidad. Problemas de calidad de datos existen InData recogidos de varias fuentes, debido a errores tipográficos, spellingmistakes, datos no válidos, etc. La necesidad de datos de limpieza increasesconsiderably cuando los archivos de numerosas fuentes tienen que ser integrated.In fin de hacer que los datos exactos, actuales y coherentes disponibles, la verificación y validación de los datos frente a fuentes confiables ofinformation hace necesario

Problemas que dificultan la Calidad de la base de datos:.

datos incoherentes

Almacenamiento de datos en muchos lugares resultados en la inconsistencia de datos. Anymodification que se ha hecho en un lugar podría quedar fuera ubicaciones enotros, por lo que los datos propenso a inconsistencias.

Duplicar o conflictivos datos

Las bases de datos son propensos a la duplicación de datos riesgos como podrían becompiled de numerosas fuentes. Si la base de datos es tal que los procesos centrales willsupport y decisiones, las cuestiones relacionadas con duplicationand datos conflictos deben ser resueltos de manera efectiva ya que, su impactcan ser enorme. Cuando el problema se dispara, la identificación y la fijación theconflicting o los datos duplicados se convierte en una tarea tediosa.

Datos irrelevancia

huella de datos puede reducirse significativamente mediante la eliminación irrelevantdata. La eliminación de datos irrelevantes puede ayudar a enfocar en la remainingportion de datos que es de esta manera relevante, el tiempo y los esfuerzos de ahorro.

Datos incompletitud

Además de la duplicación, la base de datos también tiene que comprobar los datos formissing tales como códigos postales que faltan, ID de correo electrónico, etc., por lo thatthe base de datos es siempre precisa y completa.

que ha sido superado Datos

Debido a la afluencia continua de datos de diversas fuentes, que isnormal para una base de datos a ser obsoleto después de un cierto punto de time.Hence, se hace imperativo que un límite umbral es determinedafter que deben actualizarse los datos.

Fases Data Cleansing

Limpieza de datos incluye varias fases, tales como:

Análisis de datos:

Una detallada Se requiere el análisis de datos para detectar ser removidos tipos de errorsto. La inspección manual de los datos debe ser analyzedcomprehensively para obtener información acerca de las propiedades de datos y los problemas de calidad de datos torecognize

La estandarización de los datos:.

Datastandardization es un paso crucial para facilitar easysharing en toda la organización. Idealmente, la estandarización de los datos Isto realizarse durante la etapa de entrada de datos. Pero, por alguna razón si IsNot posible hacerlo, se requiere un amplio proceso de back-end de SOA para eliminar todas las inconsistencias presentes en los datos.

Normalización de datos:

La normalización de los datos por lo general implica la división de grandes tablesinto los más pequeños y la cartografía de su relación con reduceredundancy. El objetivo es separar los datos de manera que, cualquier resultado de mesa InOne modificación en modificación en el resto de la base de datos de aswell

Control de calidad:.

Cada fase de limpieza de datos debe pasar a través de checks.But calidad, sin embargo, es imprescindible contar con un checkstage exclusiva de calidad para asegurar que los datos se adhiere a los estándares de calidad y isaccurate.

Autor Bio -

Mike Wilsonn un contenido apasionada andblogger escritor de profesión. Él encanta escribir artículos, reseñas y blogs onwide gama de temas, incluyendo la entrada de datos, datacleansing servicios

, ePublising y marketingindustry digital. Cuando no está aterrorizando a los lectores con su escritura, heloves jugar al fútbol. Actualmente, él está aliado con SunTec India andyou le puede visitar en www.suntecindia.com Hotel .