Data rensing Regler

Data rengjøring er prosessen med å fikse data og fjerne unødvendige data for å optimalisere daglige Datawarehousing operasjoner. Datawarehousing er lagring av data til et sentralt register, slik at alle i en organisasjon kan få tilgang til det. For Datawarehousing å være vellykket, må databasen informasjonen være nøyaktig. Men gitt det store volumet av data som selskaper arbeider med, disse dataene kan ikke alltid korrigeres manuelt. Derfor er automatisert datarensing nødvendig.

Tilgjengelighet

Data rensing må gjøre de mest relevante data raskt tilgjengelig for dem som søker etter den. Bortkastet tid å søke gjennom irrelevant informasjon kan kaste bort tid for ansatte og avfall selskapets ressurser. Informasjon som er overflødig kan kaste bort selskap lagringsplass.

Integritet

Data rensing må ikke slette eller endre data til hvor dataene blir unøyaktig. Uriktige opplysninger kan føre til at selskaper til å gjøre feil som å sende en regning til feil adresse, som kan sinne kunder og kaste bort penger. Data må også bli oppdatert gjennom databasene. Hvis en kunde oppdaterer fakturaadresse, bør denne oppdateringen distribueres til databaser i alle relevante avdelinger.

organisere

Data rensing bør ta relevante data fra ulike kilder og automatisk flytte disse dataene til passende steder, slik at dataene kan lett finnes når det trengs. Dette eliminerer behovet for å skape ny data når data allerede eksisterer.

Feilretting

Feil og uoverensstemmelser, for eksempel et feilstavet navn, bør plasseres og korrigert av data renseprosesser. Feil spesielt må rettes opp i dataprogrammer programmering, siden slike feil kan føre til datasystemer for å ikke fungere skikkelig.

Automasjon

Data rensing verktøy skal minimere mengden av manuell inntasting som er nødvendig. Med andre ord bør databaseadministratorer ikke behøver å sette i gang prosesser selv, men disse prosessene skal skje automatisk. Det bør også være minimal programmering innsats som trengs. Programmerere bør ikke ha å kode når en rutine handling blir utført.

enkelhet

Data rensing verktøy må forenkle informasjon når det er mulig. Kompliserte data avfall selskapets ressurser og også tvinger ansatte til å bruke mer tid på jakt etter bestemt informasjon.

Analyse

Post-prosessanalyse er manuell undersøkelse av data etter at data har blitt renset. Uansett hvor effektiv datarenseprosesser er, kan uunngåelige feil oppstår. Database administratorer trenger fortsatt å jevnlig sjekke data manuelt for å sikre at dataene er nøyaktige. Data rensing verktøy bør tillate administratorer å vise data på en lett forståelig format slik at korreksjoner kan gjøres raskt.

Effektivitet

Data rensing kan være tidkrevende og kostbart. Noe som kan øke hastigheten langs datarengjøringsprosess eller redusere kostnadene forbundet med rensing av data som er nødvendig for å maksimere firma lønnsomhet.