Gegevensvalidering Is Kwaliteitscriteria

Dit jaar alleen al meer dan $ 2500000000 van business-to-dissipatie. Het is geld over de lijnen of het geld terug in marketing initiatieven zou kunnen zijn aan de rechterkant. Dit is een ernstige zaak dat het bedrijf is om te weten. Echter, het is zo zwaar dat bedrijven beginnen deze situatie, sommige niet corrigeren.

De eerste regel van zaken effectief beheerd dat de sterk gezuiverde. Kwaliteit van de gegevens moet een reeks kwaliteitscriteria passeren. Die mensen zijn:

Nauwkeurigheid: integriteit, stabiliteit en een opgebouwde waarde van de dichtheid criteria
Integriteit: de volledigheid en de geldigheid van de criteria voor een totale waarde
Volledigheid van discrepanties tussen de gegevens in de juiste
Geldigheid: het ontbreken van data-integriteit aan de geschatte door te voldoen
Duurzaamheid hoeveelheid: Zorgen tegenstrijdigheden en inconsistenties voelen
Uniformiteit: De gegevens in de ontbrekende waarden en het aantal: onregelmatigheden met betrekking tot de dichtheid
waarden zijn het quotiënt
Uniciteit genoemd: het aantal dubbele gegevens

Het is belangrijk om alle data cleaning, gegevensvalidatie voor de uitvoering van praktijken uit te voeren. Een volledige klinische evaluatie van de data-inhoud van de databank, het uitvoeren van een waardevol inzicht in de kwaliteit van de gegevensbank van het bedrijf kan worden verkregen. Overeenkomen met de gegevens validatie en problemen met ontbrekende of gebieden te markeren zijn belangrijk.

Nadat de gegevens validatie is voltooid, wordt de organisatie-database reiniging, ook wel aangeduid als de set van 'schrobben. Data schrobben software standaardisatie, het organiseren van wedstrijden profiel en samenvoegingen en een bedrijfsdatabase zuiveringen. bedrijven om te verkennen en de binnenlandse, nationale super, rekeningen, zakelijke en persoonlijke standpunten van het maken van de informatie die ik kan. "Klanten ongekend inzicht in de unieke nuances die incrementele verkoop succes een realiteit te maken.

Bijvoorbeeld, om te controleren of het adres lijnen zijn nauwkeurig tot de postcode, telefoonnummer juist zijn voor het kengetal, e-mailadres en een geldige domeinnaam.

Een negatieve invloed op het proces van registreren.combinaties.

In combinatie met de "vaagheid" dat u de gegevens gebruiken om het niveau van de behoefte te passen om te bepalen - bijvoorbeeld, "Dave" en "David" is hetzelfde, een lichte verkeerde spelling van de eerste regel van het adres (volledige web vormen een gemeenschappelijke factor is toelaatbaar in de zin van de de-duplicatie kan worden gebruikt Efficiënt data.? management experts adviseren u op basis van de algoritmen en kan van toepassing zijn op uw specifieke situatie zal worden. Deze algoritmen moet regelmatig worden beoordeeld om ervoor te zorgen dat zij in staat zijn om uw wensen te voldoen.

Wanneer en door wie, de- duplicatie van data de aanpak van de kwestie moet worden moet worden uitgevoerd. Het lidmaatschap voor werknemers om een ​​aparte offline activiteiten te voeren en op te lossen binnen de gegevens moeten worden opgeslagen of moeten.

De-duplicatie waar en door wie, moeten deze gegevens worden uitgevoerd?

Als we slechts een voorbeeld hebben gezien, is er een behoorlijke hoeveelheid heeft betrekking op een data management strategie is om na te denken. Het is essentieel dat alle data management strategie is haalbaar, praktisch en lid engagementstrategie gebouwd rond de klant en de klant /lid van betrokkenheid is een natuurlijk onderdeel van de procedures
.