limpieza de datos es el proceso de fijación de los datos y la eliminación de datos innecesarios con el fin de optimizar las operaciones diarias datawarehousing . Datawarehousing es el almacenamiento de los datos en un repositorio central para que cualquier persona en una organización puede acceder a él. Para Datawarehousing para tener éxito, la información de base de datos debe ser exacta . Sin embargo , dado el gran volumen de datos que las empresas trabajan, estos datos no siempre se pueden corregir manualmente. Por lo tanto , es necesaria la limpieza de datos automatizada. Disponibilidad

limpieza de datos debe hacer los datos más relevantes de acceso rápido a aquellos que están en busca de él. Pérdida de tiempo buscando a través de la información irrelevante se puede perder el tiempo de los empleados y de los recursos de la empresa de residuos. La información que es superfluo puede desaprovechar el espacio de almacenamiento de la empresa.
Integridad

Limpieza de datos no debe eliminar o modificar datos en donde los datos se convierte en inexacta. Datos inexactos pueden causar a las empresas a cometer errores como el envío de una factura a la dirección equivocada , lo que puede clientes ira y el dinero de residuos. Los datos también deben ser actualizados a través de las bases de datos . Si actualiza un cliente de una dirección de facturación , esta actualización debe ser distribuido a las bases de datos en todos los departamentos pertinentes .
Organizador

Limpieza de datos debe tener los datos relevantes de diferentes fuentes y mover automáticamente estos datos a las ubicaciones apropiadas de modo que los datos se pueden encontrar fácilmente cuando sea necesario . Esto elimina la necesidad de crear nuevos datos cuando los datos ya existe.
Error Correction

errores e inconsistencias , como un nombre mal escrito , debe ser localizado y corregido los datos procesos de limpieza . Los errores deben ser corregidos en especial en la programación de software, ya que estos errores pueden hacer que los sistemas informáticos para que no funcionen correctamente.
Automatización

limpieza de datos herramientas deben reducir al mínimo la cantidad de manuales de entrada que se necesita . En otras palabras , los administradores de bases de datos no deberían tener que iniciar continuamente los procesos mismos , pero estos procesos deben ocurrir de forma automática. También debe haber un mínimo esfuerzo de programación necesario. Los programadores no deberían tener que codificar cada vez que una acción de rutina se lleva a cabo .
Simplicity

limpieza de datos herramientas deben facilitar información siempre que sea posible . Datos complicados desechos recursos de la empresa y también obliga a los empleados a pasar más tiempo en busca de cierta información .
Análisis

análisis post - proceso es el examen manual de los datos después de que los datos ha sido limpiado . No importa cómo los datos de los procesos de limpieza son eficaces , pueden ocurrir errores inevitables . Administradores de bases de datos todavía tienen que comprobar regularmente datos de forma manual con el fin de garantizar que los datos son exactos . Limpieza de datos herramientas deben permitir a los administradores ver los datos en un formato fácil de entender por lo que las correcciones se pueden hacer rápidamente .
Eficiencia

limpieza de datos puede ser lento y costoso. Todo lo que puede acelerar a lo largo del proceso de limpieza de datos o reducir los costos asociados con la limpieza de datos es necesario para maximizar la rentabilidad de la empresa .