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Normas de limpieza de datos

Limpieza de datos es el proceso de fijación de datos y eliminar datos innecesarios para optimizar las operaciones diarias de datawarehousing. Datawarehousing es el almacenamiento de datos en un repositorio central para que cualquier persona en una organización puede acceder a él. Para datawarehousing tener éxito, la información de la base de datos debe ser exacta. Sin embargo, dado el gran volumen de datos que las empresas trabajan con, estos datos no siempre pueden corregirse manualmente. Por lo tanto, es necesario limpieza automatizada de los datos.

Disponibilidad de

Limpieza de datos debe hacer los datos más relevantes rápidamente accesible a aquellos que están buscando. Se pierde tiempo buscando información irrelevante puede perder tiempo para empleados y recursos de la empresa de residuos. Información que es redundante puede desperdiciar espacio de almacenamiento de la empresa.

Integridad

Limpieza de datos no debe eliminar o alterar los datos para que los datos sea inexactos. Datos incorrectos pueden causar las empresas a cometer errores como el envío de un proyecto de ley a la dirección incorrecta, que pueden ira a clientes y dinero. Los datos también deben ser actualizados a lo largo de las bases de datos. Si un cliente actualiza la dirección de facturación, esta actualización deberá distribuirse a bases de datos en todos los departamentos pertinentes.

Organización de

Limpieza de datos debe tomar los datos pertinentes de diferentes fuentes y se desplazan automáticamente estos datos a lugares apropiados para que los datos pueden encontrarse fácilmente cuando sea necesario. Esto elimina la necesidad de crear nuevos datos cuando los datos ya existen.

Corrección de errores

Errores e inconsistencias, tales como un nombre mal escrita, localizadas y corregidas por procesos de limpieza de datos. Errores deben corregirse especialmente en equipo de programación de software, ya que este tipo de errores puede causar sistemas informáticos no funcione correctamente.

Automatización

Herramientas de limpieza de datos deben minimizar la cantidad de entrada manual que se necesita. En otras palabras, los administradores no tienen que iniciar continuamente la base de datos los procesos ellos mismos pero estos procesos deben ocurrir automáticamente. Debe también haber un mínimo de esfuerzo de programación. Programadores no deberían tener que código cada vez que realiza una acción de rutina.

Simplicidad

Herramientas de limpieza de datos deben simplificar información siempre que sea posible. Datos desperdicia recursos de la empresa y también obliga a los empleados pasar más tiempo buscando cierta información.

Análisis

Análisis de los procesos es el examen manual de los datos después de que los datos ha sido limpiados. No importa cuán eficaces datos procesos de limpieza son, pueden ocurrir errores inevitables. Administradores de base de datos todavía deben revisar regularmente los datos manualmente para asegurar que la información sea exacta. Herramientas de limpieza de datos deben permitir a los administradores visualizar datos en un formato fácilmente comprensible para que las correcciones se pueden hacer rápidamente.

Eficiencia

Limpieza de datos puede ser desperdiciador de tiempo y costoso. Todo lo que puede reducir los costos asociados con la limpieza de datos o velocidad a lo largo de los limpieza de proceso de datos es necesario para maximizar la rentabilidad de la empresa.