Prosessen med å fjerne feil og uoverensstemmelser fra data kalles Datarengjøring eller data skrubbing .

Her er en oversikt over hva det innebærer:

* Rengjøring av data: Dette er et bredere begrep som omfatter alle aktiviteter relatert til å forbedre kvaliteten på data, inkludert å identifisere og korrigere feil, fjerne duplikater, standardisere formater og håndtere manglende verdier.

* Data Scrubbing: Dette er en bestemt type rengjøring av data som fokuserer på å fjerne ugyldige eller uønskede datapunkter. Dette innebærer ofte å identifisere og korrigere feil som skrivefeil, uriktige datoer eller inkonsekvent formatering.

Begge begrepene brukes om hverandre, men "datarengjøring" er et mer generelt begrep mens "datasskrubbing" understreker fjerning av uønskede data.

Her er noen vanlige teknikker som brukes i datarengjøring og skrubbe:

* Datavalidering: Kontrollere data mot forhåndsdefinerte regler og identifisere feil.

* Data -imputasjon: Fylle ut manglende verdier basert på eksisterende data eller bruke statistiske metoder.

* Datatransformasjon: Konvertere data til et standardisert format eller anvende matematiske operasjoner.

* Data-de-duplisering: Fjerne dupliserte poster.

* Datastandardisering: Sikre konsistens i dataformatering, enheter og andre aspekter.

Målet med rengjøring og skrubbing av data er å forbedre datakvaliteten, noe som gjør det mer pålitelig og brukbart for analyse, beslutninger og andre formål.