Train the participants in data clea

Train the participants in data cleansing techniques.
Review and confirm data standards.
Prioritize data into high, medium, and low categories.
Prepare schedule for data purification beginning with the high priority data.
Ensure that techniques are available to correct duplicate records and to audit exter- nal data.
Proceed with the purification process according to the defined schedule.
Practical Tips on Data Quality Before you run away to implement a comprehensive data quality framework and expend time and resources on data quality, let us pause to go over a few practical suggestions. Remember, ensuring data quality is a balancing act. You already know that 100% data quality is an unrealistic expectation. At the same time, overlooking errors that could po- tentially ruin the business is also not an option. You have to find the right balance be- tween the data purification effort and the available time and resources. Here are a few practical tips:

Identify high-impact pollution sources and begin your purification process with these.
Do not try to do everything with in-house programs.
Tools are good and are useful. Select proper tools.
Agree on standards and reconfirm these.
Link data quality with specific business objectives. By itself, data quality work is not attractive.
Get the senior executive sponsor of your data warehouse project to be actively in- volved in backing the data cleansing initiative.
Get users totally involved and keep them constantly informed of the developments.
Wherever needed, bring in outside experts for specific assignments.
CHAPTER SUMMARY

Data quality is critical because it boosts confidence, enables better customer ser- vice, enhances strategic decision making, and reduces risks from disastrous deci- sions.
Data quality dimensions include accuracy, domain integrity, consistency, complete- ness, structural definiteness, clarity, and many more.
Data quality problems run the gamut of dummy values, missing values, cryptic val- ues, contradicting values, business rule violations, inconsistent values, and so on.
Data pollution results from many sources in a data warehouse and this variety of pollution sources intensifies the challenges faced when attempting to clean up the data.
Poor data quality of names and addresses presents serious concerns to organiza- tions. This area is one of the greatest challenges.

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Melatih para peserta dalam data pembersihan teknik. Review dan mengkonfirmasi standar data. Memprioritaskan data menjadi tinggi, menengah dan rendah kategori. Mempersiapkan jadwal awal pemurnian data dengan data prioritas tinggi. Memastikan bahwa teknik tersedia untuk memperbaiki record-record duplikat dan audit exter-nal data. Melanjutkan proses pemurnian sesuai dengan jadwal yang ditetapkan.Tips praktis tentang Data kualitas sebelum Anda lari untuk mengimplementasikan kerangka kualitas data komprehensif dan mengeluarkan waktu dan sumber daya pada kualitas data, mari kita berhenti sejenak untuk pergi ke beberapa saran praktis. Ingat, memastikan kualitas data adalah tindakan penyeimbangan. Anda sudah tahu bahwa 100% kualitas data adalah sebuah harapan yang tidak realistis. Pada saat yang sama, menghadap ke kesalahan yang bisa po - tentially merusak bisnis juga bukan merupakan sebuah opsi. Anda harus menemukan keseimbangan yang tepat menjadi-tween data pemurnian upaya dan waktu yang tersedia dan sumber daya. Berikut adalah beberapa tips praktis:Mengidentifikasi sumber-sumber polusi berdampak tinggi dan memulai proses pemurnian Anda dengan ini. Jangan mencoba untuk melakukan segala sesuatu dengan program rumah. Alat baik dan berguna. Pilih alat yang tepat. Setuju pada standar dan menegaskan kembali ini. Link kualitas data dengan tujuan bisnis tertentu. Dengan sendirinya, data kualitas kerja tidak menarik. Mendapatkan sponsor eksekutif senior proyek Anda gudang data untuk menjadi aktif di volved dalam mendukung data pembersihan inisiatif. Benar-benar terlibat pengguna dan menjaga mereka terus-menerus diberitahu tentang perkembangan. Dimanapun diperlukan, membawa para ahli dari luar untuk tugas-tugas tertentu.BAB RINGKASANKualitas data sangat penting karena meningkatkan kepercayaan, memungkinkan lebih baik pelanggan ser-wakil, meningkatkan pengambilan keputusan strategis, dan mengurangi resiko dari kandungan permohonan bencana. Mencakup data kualitas dimensi akurasi, domain integritas, konsistensi, menyelesaikan-ness, struktural kepastian, kejelasan, dan banyak lagi. Masalah kualitas data menjalankan keseluruhan, mulai dari boneka nilai, nilai-nilai yang hilang, val-ues samar, nilai-nilai yang bertentangan, pelanggaran aturan Bisnis, nilai-nilai yang tidak konsisten, dan sebagainya. Hasil polusi data dari berbagai sumber di gudang data dan ini berbagai sumber-sumber polusi mengintensifkan tantangan yang dihadapi ketika mencoba untuk membersihkan data. Data miskin kualitas nama dan alamat menyajikan keprihatinan serius untuk International Rescue Committee-tions. Daerah ini adalah salah satu tantangan terbesar.

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Melatih peserta dalam teknik pembersihan data. ? Dan mengkonfirmasikan data standar. ? Memprioritaskan data ke tinggi, sedang, dan kategori rendah. ? Siapkan jadwal untuk pemurnian Data diawali dengan data prioritas tinggi. ? Pastikan bahwa teknik yang tersedia untuk memperbaiki catatan duplikat dan untuk mengaudit data yang nal eksternalitas. ? Lanjutkan dengan proses pemurnian sesuai dengan jadwal yang ditetapkan.
Tips Praktis Kualitas Data Sebelum Anda lari untuk menerapkan kerangka kualitas data yang komprehensif dan mengeluarkan waktu dan sumber daya pada kualitas data, mari kita berhenti sejenak untuk pergi ke beberapa saran praktis. Ingat, memastikan kualitas data adalah tindakan penyeimbangan. Anda sudah tahu bahwa 100% kualitas data merupakan harapan yang tidak realistis. Pada saat yang sama, kesalahan menghadap yang bisa po- tentially merusak bisnis juga bukan pilihan. Anda harus menemukan keseimbangan yang tepat tween upaya pemurnian data dan waktu yang tersedia dan sumber daya. Berikut adalah beberapa tips
praktis:? Mengidentifikasi sumber polusi tinggi-dampak dan memulai proses pemurnian Anda dengan ini. ? Jangan mencoba untuk melakukan segala sesuatu dengan program in-house. ? Alat-alat yang baik dan berguna. Pilih alat yang tepat. ? Menyetujui standar dan menegaskan kembali ini. ? Kualitas data link dengan tujuan bisnis yang spesifik. Dengan sendirinya, kualitas kerja data tidak menarik. ? Dapatkan sponsor eksekutif senior proyek data warehouse Anda menjadi dilibatkan secara aktif di- dalam mendukung inisiatif pembersihan data. ? Dapatkan pengguna benar-benar terlibat dan menjaga mereka terus menginformasikan perkembangan. ? Jika perlu, mendatangkan ahli dari luar untuk tugas tertentu.
BAB
RINGKASAN? Kualitas data sangat penting karena meningkatkan kepercayaan diri, memungkinkan pelanggan yang lebih baik-jasa wakil, meningkatkan pengambilan keputusan strategis, dan mengurangi risiko dari keputusan-keputusan bencana. ? Dimensi kualitas data meliputi akurasi, integritas domain, konsistensi, ness kelengkapan, kepastian struktural, kejelasan, dan masih banyak lagi. ? Masalah kualitas data menjalankan keseluruhan dari nilai-nilai boneka, nilai-nilai yang hilang, nilai-samar-nilai, nilai-nilai yang bertentangan, pelanggaran aturan bisnis, nilai-nilai yang tidak konsisten, dan sebagainya. ? Hasil polusi Data dari berbagai sumber di gudang data dan ini berbagai sumber polusi mengintensifkan tantangan yang dihadapi ketika mencoba untuk membersihkan data. ? Kualitas data yang buruk dari nama dan alamat menyajikan keprihatinan serius untuk organisasi-organisasi. Daerah ini merupakan salah satu tantangan terbesar.