Pour l'utilisation de données dans la prise de décisions et la planification des opérations, il est nécessaire de s'assurer que les données sont de haute qualité. Généralement, lorsque le volume de données disponibles est élevé, la garantie des données étant très cohérente en termes de qualité est faible. Il peut y avoir des erreurs simples dans les données qui peuvent être corrigées, mais avec beaucoup de difficultés.
Qualité comprend la validité, l'exactitude et également la cohérence des données disponibles pour l'utilisation à des fins spécifiques. Il est absolument nécessaire de s'assurer que la qualité des données est élevée. Techniques, des outils et des systèmes d'amélioration de qualité visent à porter la qualité à son plein potentiel.
Il existe plusieurs outils qui aident à l'amélioration de la qualité.
• Profilage de données : les défauts dans une collection en termes de qualité doivent être calculées par soigneusement évaluer les données ou profilage il.
• Normalisation : il est nécessaire de s'assurer que les données disponibles qualifie à fixer des normes pour de meilleures performances.
• Liant : comparaison des données aux fins de l'alignement des données similaires en enlevant la duplicité à l'aide de logique floue.
• Les données de surveillance : il est nécessaire d'observer et de conserver un enregistrement des variations dans la qualité des données sur une période d'amélioration de qualité.
Pour assurer la qualité, la cohérence et de s'assurer que les données répond aux normes requises, ainsi que les règles nécessaires et les contraintes, gouvernance de données est utilisée pour contrôler l'entrée des données par une personne et un système automatisé. C'est une collection de méthodes qui vous aide à gérer les données cruciales. Le gouvernement principal est de garantir que qualité de données à faible conduisant à questions est prise en compte. C'est simplement un ensemble de règles ou lignes directrices visant à assurer une gestion efficace des données.
Nombreuses études de cas concernant les différentes fonctions d'une organisation sont effectuées pour évaluer la gouvernance et ânes l'actuelle situation et mettre en œuvre nouvelles techniques pour l'amélioration de la gouvernance des données. Les fonctions ou l'objectif de la gouvernance est d'augmenter les normes et la cohérence dans les données, pour assurer et améliorer la sécurité et à optimiser l'efficacité.
Une autre technique appelée Data Cleansing qui consiste principalement à trouver des erreurs et de correction ou de remplacement incorrects ou endommagées des enregistrements de la base de données principale. Cette méthode est utilisée pour améliorer la qualité des données, en supprimant ou en modifiant la moindre des erreurs. Nettoyage de données est principalement la correction d'erreurs en comparant à une liste existante d'enregistrements corrects. Ces erreurs, principalement causées par les entrées des utilisateurs peuvent être faites sans validation et autres erreurs de qualité à l'aide de nettoyage.