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定義-データクレンジングとはどういう意味ですか？
データクレンジングは、特定のストレージリソースのデータを変更して、データが正確かつ正確であることを確認するプロセスです。 さまざまなソフトウェアおよびデータストレージアーキテクチャでデータクレンジングを追求する方法は多数あります。 それらのほとんどは、特定のデータストレージテクノロジーに関連するデータセットとプロトコルの慎重なレビューに集中しています。
データクレンジングは、データクリーニングまたはデータスクラビングとも呼ばれます。
Techopediaはデータクレンジングについて説明します
データクレンジングは、古いデータや不要なデータがデータセットから削除されるデータパージと比較される場合があります。 データクレンジングは、古いデータ、不完全なデータ、または重複したデータの削除を伴う場合がありますが、データクレンジングは通常、新しいデータのスペースをクリアすることに焦点を合わせているのに対し、データクレンジングはシステム内のデータの精度を最大化することに焦点を当てています。 データクレンジングメソッドでは、構文解析エラーやその他のメソッドを使用して、構文エラー、誤植エラー、またはレコードの断片を取り除くことができます。 データセットを注意深く分析すると、複数のセットをマージすると重複が発生することがわかります。この場合、データクレンジングを使用して問題を解決できます。
データのクレンジングに関連する多くの問題は、古いデータを新しいデータセットにリロードする、データメンテナンス、ターゲットデータマイニング、抽出、変換、ロード（ETL）方法論などのプロセスでアーキビスト、データベース管理スタッフなどが直面する問題に似ています。 これらの問題は、多くの場合、SQLやOracleなどのデータベースおよびサーバーテクノロジの関連タスクに影響を与えるコマンドの構文と特定の使用に関連しています。 データベース管理は、商業またはその他のイニシアチブのために大規模なデータセットと正確な記録に依存している多くの企業や組織で非常に重要な役割です。
