Viktigheten av data Rengjøring og Reasons av Data Corruption

Share

|

Vedlikeholde databasene har blitt en viktig del av mange organisasjoner i disse dager. Database vedlikehold hjelper organisasjoner med å utføre sine daglige arbeidsprosesser og prosedyrer på en effektiv og smidig måte. Dessuten databasene har nødvendig informasjon som er kritisk til ulike prosesser av prosjektene. Dermed opprettholde nøyaktigheten og gyldigheten av dataene er av ytterste viktighet som må utføres på jevnlig basis.

Data rensing gir mange fordeler for organisasjonen som omfatter nøyaktighet og organisering av data bortsett fra effektivisere hele prosessen i organisasjonen. En ideell prosess med data renselsesprosess består av å slette duplisere og unøyaktige data fra databasen. Det hjelper stadig organisasjonen i å øke effektiviteten av dataene sine styringssystemer. Det er derfor unødvendig at effektiviteten av data styringssystemer fører til økningen i den samlede produktiviteten i organisasjonen.

Data Cleansing er aldri en valgfri aktivitet for en organisasjon, det er bare viktig som den har å utføre regelmessig for å øke kompetansen i det hele organisatoriske arbeidsprosessen og arbeidsflyt. Det er ekstremt uunnværlig som duplikat, ugyldig og Faktisk unøyaktige data kan potensielt skade troverdigheten og vekst for organisasjonen på lang sikt. Videre kan det føre til reduksjon eller mangel på produktivitet som igjen svekker fremtidige utsiktene til organisasjonen.

Data Cleansing tilbydere gyldig, effektive og nøyaktige data som danner en solid plattform for videre forskning og utvikling gjøres i fremtiden for å lete etter bedre produktivitet. På den annen side, teknisk unøyaktige og ugyldige data kan kaste noen negative konsekvenser for selve fremtiden til organisasjonen.

Reasons of Data Corruption

De feil i dataene kan skjedde på grunn av ulike årsaker, for eksempel,

Søknad feil
Denne typen data feil er egentlig mekaniske som skjer på grunn av manglende evne til arven systemet automatisk godkjenne enkelte bruker innganger. Det er ofte vanskelig å unngå denne type feil av sted i systemet som det er en del og pakke av alle eldre system.

Menneskelig feil

Menneskelige feil er en viktig kilde til data manipulasjon i arven systemet. Igjen kan dette skje på grunn av manglende evne til arven systemet til å validere data inn manuelt av brukerne. Imidlertid er noen av disse feilene ganske logisk naturen. La oss ta eksempelet med en dato felt som refererer til kjøp av data av ethvert produkt. Det kan det hende at brukeren inngangene en dato som kan være gyldig fra sin prospektive, men det kunne galt fra forretnings-aspektet, dvs. at brukeren kan ha inn en dato som en virksomhet transaksjonen ikke kan ha funnet sted.

Deliberate Manipulation
Det kan skje av to grunner. For det første kan brukeren inndata tvinges til å samsvare med kravet om arven systemet. Deretter kan brukeren prøve hensikt å manipulere dataene i arven systemet til å oppfylle sine mål.

Target System Definition Model
Hvis målet systemet modellen dikterer i et bestemt format som ikke kan finnes i arven systemet denne typen feil kan beskjære opp.

Author Info

Maneet Puri hoder LeXolution IT Services (BOS), en velkjent web og KPO løsninger leverandør i India. Han er en ekspert på web-baserte applikasjoner som inkluderer webdesign, webutvikling, og nettside vedlikeholdstjenester. Dessuten har han også lagt KPO tjenester og KPO løsninger til hans selskap. Han har effektivt håndtert mange offshore-prosjekter knyttet til web design, web-utvikling for sine utenlandske kunder. Hvis du ønsker mer informasjon om web-applikasjon som tilbys ved LIT gå www.lexolutionit.com eller besøke bloggen www.all-at-web-demans.blogspot.com.

---