Er is niet zoiets als een foutloos document of database- , daarom gegevens schoonmaken is erg belangrijk om te filteren op slechte data . Slechte data , onvolledige gegevens , typefouten en andere fouten nodig om gecorrigeerd te worden geïdentificeerd .
Validatie en correctie

Verdachte databank moet worden vergeleken om te zien wat is goed en wat slecht is . Dan moet de slechte punten te worden verwijderd , en de gebrekkige gegevens vast of bijgewerkt .
Software

Er zijn veel bedrijven en software suites die gegevens bieden reinigingsdiensten , zodat het houden van een database schoon is een gemakkelijke taak . Data cleansing software zullen snel te analyseren en te corrigeren alle fouten gevonden in een database met behulp van krachtige algoritmes , vergelijkers technieken en data voltooiing systemen .
Gebruikt

data cleansing
is het meest belang in bedrijven die zich bezighouden met de grote hoeveelheid nummers of opdrachtgever lijsten , zoals banken , verzekeringsmaatschappijen en anderen . Het verwijderen van dubbele gegevens , het vinden en bijwerken van gegevens zoals postcodes , het omzetten van verschillende spelling van sommige termen om een standaard naamgeving en corrigeren afkortingen worden de belangrijkste aspecten van data cleansing .
Nadelen

Hoewel zeer krachtige software oplossingen zijn beschikbaar op de markt , zijn er enkele gevallen wanneer er geen algoritmes , hoe complex ze ook zijn, kunnen worden om het te corrigeren toegepast op een database. Dat is wanneer handmatige data-cleaning nodig is , en als het een zeer grote database , zal het proces zeer tijdrovend zijn . Het kan echter niet worden genegeerd omdat de data-entry proces is nooit foutloos , dus hercontrole te zorgen dat de gegevens accuraat is een must .