Validering Data Services Er Kvalitetskriterier

Alene i år mere end $ 2,5 milliarder af business-to-spredning. Det er penge over linjerne eller penge tilbage i marketing initiativer kunne være til højre. Dette er en alvorlig sag, at selskabet er at vide. Men det er så tung, at virksomhederne begynder at rette op på denne situation, nogle ikke.

Den første regel for erhvervslivet effektivt formået at sikre, at højt oprenset. Datakvalitet skal passere et sæt kvalitetskriterier. Disse mennesker omfatter:

Nøjagtighed: integritet, stabilitet og en akkumuleret værdi af kriterierne tæthed
Integrity: Den fuldstændighed og gyldigheden af ​​kriterierne for en samlet værdi
Fuldstændige data uoverensstemmelser i den rigtige
gyldighed: manglen på dataintegritet til den skønnede ved at opfylde
Bæredygtighed beløb: Sikring modsigelser og uoverensstemmelser fornemmer
Ensartethed: uregelmæssigheder med hensyn til
Massefylde: Dataene i de manglende værdier og antallet af værdier kaldes kvotienten
Entydighed: Antallet af dublerede data

Det er vigtigt at alle data rengøring, datavalidering for gennemførelse praksis for at gennemføre. En fuld klinisk bedømmelse af indholdet af databasen data, der udfører et værdifuldt indblik i kvaliteten af ​​databasen af ​​selskabet kan opnås. Matchende data valideringsprocessen og problemer med manglende eller områder for at fremhæve er vigtige.

Efter validering af data er afsluttet, organisationen databasen rengøring, der også betegnes som det sæt af 'skrubbe. Data skrubbe software standardisering, organisering profil kampe, og fletninger og en firmadatabase udrensninger. virksomheder til at udforske og indenlandske, nationalt super, regnskab, business og personlige synspunkter ved at gøre de oplysninger, jeg kan. "Kunderne hidtil uset indblik i de unikke nuancer, der gør trinvise salgssucces en realitet.

For eksempel, for at kontrollere, at adresse linjer er nøjagtige til postnummer, telefonnummer er korrekt for STD-koden, email-adresse og et gyldigt domænenavn.

En negativ indflydelse på processen med registreren.combinaties.

I kombination, bruge "vage", som du vil bruge dataene til at matche niveauet af behovet for at bestemme - for eksempel, "Dave" og "David" er det samme, en lille stavefejl i den første linje i adressen (komplet web danne en fælles faktor er acceptabel i forbindelse med de-duplikering kan bruges En effektiv data.? management eksperter rådgive dig på grundlag af de algoritmer, og kan gælde for din specifikke situation vil blive. Disse algoritmer bør gennemgås regelmæssigt for at sikre, at de er i stand til at opfylde dine behov.

Når og af hvem, de- duplikering af data omhandler spørgsmålet skal skal udføres. Medlemskab for medarbejderne til at komme ind og løse det inden for de data, der skal gemmes eller skal et separat offline aktivitet.

De-duplikering hvor og af hvem skal disse data udføres?

Som vi har set bare en prøve, er der en hel del vedrører en data management strategi er at tænke. Det er vigtigt, at alle data management strategi er muligt, praktisk og medlem engagement strategi bygget op omkring kunden og kundens /medlem engagement er en naturlig del af de procedurer
.