Validerings Data Services Er Quality Criteria

I år alene mer enn $ 2,5 milliarder av business-to-spredning. Det er penger over linjene eller pengene tilbake til markedsføringstiltak kan være på høyre side. Dette er en alvorlig sak at selskapet er å vite. Men det er så tung at selskapene begynner å rette opp denne situasjonen, noen ikke.

Den første regelen av virksomheten effektivt klart å sikre at høyt renset. Datakvalitet må passere et sett av kvalitetskriterier. Disse menneskene inkluderer:

Nøyaktighet: integritet, stabilitet, og en akkumulert verdi av tetthet kriteriene
Integrity: Den fullstendighet og gyldighet av kriteriene for en samlet verdi
fullstendighet i data avvik i retten
Gyldighet: mangel på dataintegriteten til mengden anslått ved å tilfredsstille
Sustainability: Sikre selvmotsigelser og inkonsekvenser fornemme
Uniformity: uregelmessigheter med hensyn til
Tetthet: Dataene i de manglende verdier og antall verdier kalles kvotienten
Unikhet: antall dupliserte data

Det er viktig for alle rengjøring data, datavalidering for å implementere rutiner for å gjennomføre. En full klinisk vurdering av datainnholdet i databasen, å utføre en verdifull innsikt i kvaliteten av databasen for selskapet kan oppnås. Matchende datavalideringsprosessen og problemer med manglende eller områder for å markere viktige.

Etter at datavalidering er fullført, organisasjonen database renhold, også referert til som settet av "skrubbing. Data skrubbing programvare standardisering, organisering profilerte kampene, og fusjoner og en firmadatabase utrenskninger. bedrifter til å utforske og innenlands, nasjonal super, regnskap, business og personlige synspunkter ved å gjøre den informasjonen jeg kan. "Kundene enestående innsikt i de unike nyansene som gjør mersalg suksess en realitet.

For eksempel, for å kontrollere at adresselinjene er nøyaktig til Postnummer er riktig for STD-kode, e-postadresse telefonnummer og et gyldig domenenavn.

En negativ innflytelse på prosessen med registreren.combinaties.

I kombinasjon, bruk "vaghet" som du vil bruke dataene til å matche nivået av behovet for å avgjøre - for eksempel "Dave" og "David" er det samme, en liten feilstaving av den første linjen i adressen (komplett web danne en felles faktor er akseptabelt for formålene med de-duplisering kan brukes En effektiv data.? ledelse eksperter gi deg råd på grunnlag av algoritmer og kan gjelde for din situasjon vil bli. Disse algoritmene bør revurderes regelmessig for å sikre at de er i stand til å møte dine behov.

Når og av hvem, de- duplisering av data som omhandler spørsmålet bør utføres. Medlemskap for ansatte å gå inn og løse det i løpet av de dataene skal lagres eller bør en egen offline aktivitet.

De-duplisering hvor og av hvem, disse dataene må utføres?

Som vi har sett bare et eksempel, det er en god del omhandler en data management strategi er å tenke. Det er viktig at alle data management strategi er gjennomførbart, praktisk og medlem engasjement strategi bygget rundt kunden og kunden /medlem engasjement er en naturlig del av prosedyrene
.