Reglas de limpieza de datos

limpieza de datos es el proceso de fijación de los datos y la eliminación de datos innecesarios con el fin de 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 que Datawarehousing tenga éxito, la información de base de datos debe ser exacta. Sin embargo, dado el gran volumen de datos que las empresas trabajan con, estos datos no siempre se puede corregir manualmente. Por lo tanto, es necesaria la limpieza de datos automatizada.

Disponibilidad

limpieza de datos debe hacer los datos más relevantes de forma rápida accesible a aquellos que están en busca de ella. El tiempo perdido buscando a través de la información irrelevante puede perder el tiempo para los empleados y recursos de la empresa de residuos. La información que es redundante puede desaprovechar el espacio de almacenamiento de la empresa.

Integridad

limpieza de datos no debe eliminar o modificar datos en el que los datos se convierte en inexacta. Los datos imprecisos pueden causar a las empresas a cometer errores como el envío de una factura a la dirección equivocada, que puede enfadar a los clientes y perder dinero. Los datos también debe ser actualizado a través de las bases de datos. Si un cliente actualiza una dirección de facturación, esta actualización debe ser distribuido a las bases de datos en todos los departamentos pertinentes.

La organización

limpieza de datos debe tener los datos relevantes de diferentes fuentes y se mueven automáticamente estos datos a los lugares adecuados para que los datos se pueden encontrar fácilmente cuando sea necesario. Esto elimina la necesidad de crear nuevos datos cuando ya existen datos.

Error de corrección

Errores e inconsistencias, como un nombre mal escrito, deben estar ubicados y corregidos por los datos de los procesos de limpieza. Los errores deben ser corregidos en especial en la programación de software, ya que tales errores pueden causar a los sistemas informáticos no funcionan correctamente.

Automatización

herramientas de limpieza de datos deben reducir al mínimo la cantidad de entrada manual que se necesita. En otras palabras, los administradores de bases no deberían tener que iniciar continuamente los propios procesos, pero estos procesos deben producirse de forma automática. También debe haber un mínimo esfuerzo de programación es necesario. Los programadores no deberían tener que codificar cada vez que una acción de rutina se lleva a cabo.

Sencillez

herramientas de limpieza de datos deben simplificar la información siempre que sea posible. Complicados recursos de los desechos de datos de la empresa y también obliga a los empleados a pasar más tiempo en busca de cierta información.

Análisis

El análisis post-proceso es el examen manual de los datos después de que los datos se ha limpiado. No importa qué tan eficaces son los procesos de limpieza de datos, pueden producirse errores inevitables. los administradores de bases todavía tienen que comprobar periódicamente los datos de forma manual con el fin de asegurar que los datos sean exactos. herramientas de limpieza de datos deben permitir a los administradores ver los datos en un formato fácilmente comprensible para que las correcciones se pueden hacer rápidamente.

Eficiencia

limpieza de datos puede ser largo y costoso. Todo lo que puede acelerar a lo largo del proceso de limpieza de datos o reducir los costos asociados con la limpieza de datos es necesaria con el fin de maximizar la rentabilidad de la empresa.