Critério de Dados do Serviço de limpeza

Infelizmente, os dados são, por vezes imprecisas ou atualizações estão disponíveis por um tempo por causa do tempo incompleta. Permite que as empresas não têm as informações necessárias para que a empresa está à procura de maneiras de eliminar. Processos de limpeza de dados que as empresas podem eliminar dados redundantes é. Em fatos incorretos, porque eles não têm lugar na tomada de decisões e ineficiências pode levar a imprecisões. Após a limpeza de dados, existem incoerências e conjuntos de dados estão todos juntos.

Há vários dados de limpeza, transformação de dados, ou técnicas de análise de sintaxe são usados ​​para corrigir erros, eliminação dupla, e métodos estatísticos para detectar. Estas técnicas vão garantir que os dados são limpos e bonitos. Existem critérios claros para ver se o conjunto de dados. As coisas que as empresas de limpeza de dados estão olhando para alcançar.

Os dados da densidade apropriada, integridade, estabilidade, e não deve, a relação de densidade e mostrar o número total de valores no conjunto de dados. Você pode ver que o conjunto de dados é bom como uma boa densidade. Se as mesmas irregularidades na dados é terminada. Estabilidade que existe deve ser definido para erros no sentido de eliminar. Dez finalmente, a integridade dos dados são uma combinação de critérios de correcção e completude. Se os critérios acima, para garantir que o conjunto de dados é o melhor do estado.

Manter na obtenção de um serviço de limpeza de dados irá fornecer vários serviços à sua disposição. A remoção de falsas idéias, limpeza de dados é uma das funções mais comuns. Os dados também confirmam e dados falsos são eliminados. Defina os dados antigos serão verificados sobre os dados antigos são removidos por limpeza. Números incompletos são identificados de modo que eles se concentram.

Os benefícios que as empresas recebem os dados, além de limpeza, há problemas na limpeza de dados. Ocasionalmente, alguns dados devido à supressão da informação limitada está perdido.
Limpeza de dados ou dados de lavagem para um conjunto de dados ou tabela no direito de ser identificado é um ato de fraude ou falsa Bowie. Data-limpeza business-to-date e erro de dados livre ajuda a manter.

Após a limpeza, outro sistema semelhante no conjunto de dados como um conjunto de dados é compatível com todas as consistências são removidos. A partir do processo de validação de dados, e a remoção do tipo de erro e gravar. A transformação de dados, métodos estatísticos, a análise e as técnicas conhecidas, tais como a eliminação de dados duplicados são utilizados para a limpeza. Dados agradáveis ​​e limpos necessárias com os critérios descritos abaixo:

Densidade, integridade e estabilidade, incluindo:.. Precisão
Integralidade dos dados em falta devem ser corrigidos
densidade de dados e do número total de Os valores são omitidos na proporção das taxas são conhecidos
Sustentabilidade:... Desafios e do sentido está preocupado com as diferenças
Uniformidade está focada em irregularidades ou indiscrições
Integridade: um valor combinado dos critérios de completude e integridade
Especificação:.. Número de entradas duplicadas

desafios comuns para limpeza de dados aplicações:

Muitas vezes, há uma perda de informações sobre os dados. Sem dúvida, são as entradas inválidas e duplicadas removidas, mas muitas vezes a informação é limitada e insuficiente para um número de entradas. Tem sido destruída, o que levou a uma perda de informações.
Limpeza de dados é muito cara e demorada. Assim, é importante para ser eficaz de manter.

Felizmente, os benefícios de valor superior a desafios. Graças a isso, a maioria das empresas e que esta atividade tem levado à crescente importância desta aplicação Restaurant  .;