Since a data warehouse is used for

Since a data warehouse is used for decision making, it is important that the data in the warehouse be correct. However, since large volumes of data from multiple sources are involved, there is a high probability of errors and anomalies in the data.. Therefore, tools that help to detect data anomalies and correct them can have a high payoff. Some examples where data cleaning becomes necessary are: inconsistent field lengths, inconsistent descriptions, inconsistent value assignments, missing entries and violation of integrity constraints. Not surprisingly, optional fields in data entry forms are significant sources of inconsistent data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เนื่องจากคลังข้อมูลใช้สำหรับการตัดสินใจ มันเป็นสิ่งสำคัญที่ถูกต้องของข้อมูลในคลังสินค้า อย่างไรก็ตาม เนื่องจากไดรฟ์ข้อมูลขนาดใหญ่ของข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เกี่ยวข้อง มีความสูงของข้อผิดพลาดและความผิดในข้อมูล... ดังนั้น เครื่องมือที่ช่วยตรวจสอบข้อมูลความผิด และแก้ไขให้ได้ผลตอบแทนสูง ตัวอย่างเช่นที่ทำความสะอาดข้อมูลกลายเป็นความจำเป็น: ความยาวของฟิลด์ที่สอดคล้อง คำอธิบายไม่สอดคล้องกัน การ กำหนดค่าไม่สอดคล้องกัน ขาดรายการและการละเมิดข้อจำกัดความ ไม่น่าแปลกใจ เขตข้อมูลในแบบฟอร์มป้อนข้อมูลเป็นแหล่งสำคัญของข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตั้งแต่คลังข้อมูลที่ใช้สำหรับการตัดสินใจเป็นสิ่งสำคัญที่ข้อมูลในคลังสินค้าถูกต้อง แต่เนื่องจากปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่จากหลายแหล่งที่มีส่วนเกี่ยวข้องมีความน่าจะเป็นสูงของข้อผิดพลาดและความผิดปกติในข้อมูล .. ดังนั้นเครื่องมือที่ช่วยในการตรวจสอบความผิดปกติของข้อมูลและการแก้ไขให้ถูกต้องสามารถมีผลตอบแทนสูง ตัวอย่างบางส่วนที่ทำความสะอาดข้อมูลที่มีความจำเป็นคือความยาวสนามที่ไม่สอดคล้องกันคำอธิบายที่ไม่สอดคล้องกันการกำหนดค่าที่ไม่สอดคล้องกันรายการที่ขาดหายไปและการละเมิดข้อ จำกัด ของความสมบูรณ์ ไม่น่าแปลกใจฟิลด์ตัวเลือกในรูปแบบการป้อนข้อมูลเป็นแหล่งสำคัญของข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตั้งแต่คลังสินค้าของข้อมูลที่ใช้ในการตัดสินใจ เป็นสิ่งสำคัญที่ข้อมูลในคลังสินค้าให้ถูกต้อง อย่างไรก็ตาม เนื่องจากปริมาณมากของข้อมูลจากแหล่งข้อมูลหลายที่เกี่ยวข้อง มีความน่าจะเป็นสูงของข้อผิดพลาดและความผิดปกติในข้อมูล . . . . . . . ดังนั้นเครื่องมือที่ช่วยตรวจสอบความผิดปกติของข้อมูลและแก้ไขให้ถูกต้องได้ผลตอบแทนสูง ตัวอย่างที่กลายเป็นความจำเป็น คือข้อมูลความยาวเขตข้อมูลไม่สอดคล้องไม่สอดคล้อง , อธิบายงานมูลค่าไม่ขาดรายการและการละเมิดข้อจำกัดของความสมบูรณ์ ไม่น่าแปลกใจ , ตัวเลือกเขตข้อมูลในแบบฟอร์มการป้อนข้อมูลเป็นแหล่งสำคัญของข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน