Yhteiset haasteet Data Siivouspalvelut Applications

Data puhdistus business-to-date ja virheetöntä tietoa auttaa pitämään.

Puhdistuksen jälkeen muut vastaavat säännöt aineisto koska aineisto on yhteensopiva kaikkien koostumukseltaan poistetaan . Vuodesta tiedot validointiprosessin, ja poistaminen virheen tyypin ja tallentaa. Datamuunnos-, tilastollisia menetelmiä, jäsentäminen (syntaksivirhe tunnistus) ja tunnettuja tekniikoita, kuten poistaminen kahtena tietoja käytetään puhdistukseen. Mukava ja puhdas tarvittavat tiedot täyttävät jäljempänä:

Tarkkuus: tiheys, ja eheyden ja vakauden.
Täydellisyys puuttuvien tietojen on korjattava.
Tiedot kokonaismäärä tiheysarvot jätetty pois suhde hinnat yleisesti tiedossa.
Johdonmukaisuus koskee haasteita ja eroja merkitys.
Tasaisuus keskittyy väärinkäytösten tai indiscretions.
Integrity: vakaus ja täydellisyys kriteerit yhdistetyn hintaan.
Ainutlaatuisuus: määrä kopiot.

Siivouspalvelut tarjoavat useimmat yritykset, tiedot siivous:

poistaminen päällekkäisiä ideoita.
koodaus ja tunnistaa tietoja tai tosiseikkoja.
taotut ja poistaminen väärää todistusaineistoa.
tarkastaminen tietojen.
Poista vanhat tiedot.
opt-in tai opt-out lista poistaa oikeassa järjestyksessä kuin tosiseikat kolmannen osapuolen.
Data puhdistus, yhdistäminen ja organisaatio.
Tunnista puutteellisia tai virheellisiä tosiseikkoja tai lukuja.
korjauskertoimet kuten tuotetiedot, tilaaminen ja asentaminen kielikuvia.
Kahden tietoja tai lukuja, on monien mielestä loppua samanlainen kirjaa.

Yhteiset haasteet tietojen puhdistukseen sovelluksia:

Ei epäilystäkään, ovat pätemättömiä ja päällekkäisiä merkintöjä poistettu, mutta usein tiedot on rajallinen ja riittämätön merkintöjen määrän.
Data puhdistus on erittäin kallista ja aikaa vievää. Joten on tärkeää olla tehokas ylläpitämään.

Tällä yrityksillä ei ole tarvittavia tietoja yhtiön etsivät tapoja poistaa. Tiedot pesuprosesseihin että yritykset voivat poistaa tarpeeton tieto on yksi. Data siivous, petos tai vääriä tietoja, jotka poistaa ne tai korvata ne oikeat tiedot tunnistaa. Vuonna virheellisiin tosiseikkoihin, koska ne eivät kuulu päätöksenteossa ja tehottomuuden voi johtaa epätarkkuuksia.

On olemassa useita tietojen puhdistus, tiedot muutosta, tai syntaksin jäsentämiseen tekniikoita käytetään korjaamaan virheet, kaksinkertainen poistaminen, ja tilastollisia menetelmiä havaita. Nämä tekniikat varmistetaan, että tiedot ovat puhdas ja kaunis. On selkeät kriteerit, onko tietojen käyttöä. Asioita että tiedot puhdistus yritykset etsivät saavuttamiseksi.

tiedot sopivaan tiheyteen, rehellisyys, vakautta, ja siellä pitäisi. suhde tiheyden ja näyttää kokonaismäärä arvojen aineisto. Voit nähdä, että aineisto on hyvä niin hyvä tiheys. Jos sama sääntöjenvastaisuuksia tiedot lopetetaan. Vakaus että olemassa on asetettava poistamiseksi virheet lauseessa. Ainutlaatuisuus ryhmän tietojen puhdistus, jotta kaksinkertainen määrä, jotka olivat läsnä puhdistukseen sanoa. Lopuksi, tietojen oikeellisuus ovat yhdistelmä vakauden ja täydellisyyden kriteerit. Jos edellä mainitut kriteerit, joilla varmistetaan, että aineisto on paras valtio.

Edut että yritykset saavat tiedon lisäksi puhdistus, on ongelmia tietojen puhdistus. Joskus joitakin tietoja koska poistamisesta rajoitetusti tietoa menetetään. Mitä yritykset, jotka tarjoavat palveluja tarjota, heillä on hyvää palvelua kallista ja aikaa vievää tietojen puhdistus.
.