Clean vs. Dirty DataData in source

Clean vs. Dirty Data
Data in source systems and transactional databases is typically as is, as it most likely has not
undergone any review or scrubbing. Data in data warehouses is much cleaner. It has been analyzed for outliers, scrubbed, and erroneous data has been removed or corrected; thus it is more suitable for
conducting further analysis.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เมื่อเทียบกับการทำความสะอาดสกปรกข้อมูล
ข้อมูลในระบบฐานข้อมูลของแหล่งที่มาและการทำธุรกรรมเป็นปกติท​​ี่เป็นอยู่ในขณะที่มันมักไม่ได้
ประสบคิดเห็นใด ๆ หรือการขัดถู ข้อมูลในคลังข้อมูลมากสะอาด มันได้รับการวิเคราะห์ค่าผิดปกติ, ขัด, และข้อมูลที่ผิดพลาดถูกลบออกหรือการแก้ไข; ดังนั้นจึงเหมาะสำหรับการทำ

การวิเคราะห์ต่อไป.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เทียบกับใช้ข้อมูลสกปรกทำความสะอาด
ข้อมูลในแหล่งข้อมูลระบบและฐานข้อมูลเกี่ยวกับธุรกรรมจะเป็น เป็นมันมักมีไม่
เปลี่ยนใด ๆ ตรวจทานหรือขัด ข้อมูลในคลังข้อมูลจะสะอาดมาก การวิเคราะห์สำหรับ outliers, scrubbed และข้อมูลพลาดถูกเอาออก หรือ แก้ไข ดังนั้น จึงเหมาะสำหรับ
วิเคราะห์เพิ่มเติมทำ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทำความสะอาดเมื่อเทียบกับข้อมูลสกปรก
ข้อมูลในระบบฐานข้อมูลแหล่งที่มาและระบบธุรกรรมโดยปกติแล้วจะเป็นอย่างนั้นเป็นมากที่สุดไม่มี
ผ่านขัดผิวหรือตรวจดูที่ ข้อมูลในโกดังสินค้ามีข้อมูลมากทำความสะอาด มีการวิเคราะห์สำหรับ outliers ขัดถูและข้อมูลผิดพลาดได้ถูกถอดออกหรือแก้ไขได้จึงมีมากมีความเหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม
การ.