Verifi cation: this task is conduct

Verifi cation: this task is conducted to ensure that the data has been
entered exactly as found in the original source. This can be a very labourintensive
process since it generally involves keying the data in twice with
the computer programmed to fl ag mismatches. An alternative is to check
visually that the data entered match the data at the primary source.
Validation: this is concerned with checking the accuracy of the data
that are entered. There are a number of common inaccuracies, many
associated with name and address fi elds: misspelt names, incorrect titles,
inappropriate salutations. A number of processes can improve data
accuracy.
● range validation: does an entry lie outside the possible range for a fi eld?
● missing values: the computer can check for values that are missing in
any column.
● check against external sources: you could check postcodes against an
authoritative external listing from the mail authorities.
De-duplication : also known as de-duping. Customers become aware
that their details appear more than once on a database when they
receive identical communications from a company. This might occur
when external data is not cross-checked against internal data, when two
or more internal lists are used for the mailing or when customers have
more than one address on a database. There may be sound cost reasons
for this (de-duplication does cost money), but from the customer’s
perspective it can look wasteful and unprofessional. De-duplication
software is available to help in the process.
The de-duplication process needs to be alert to the possibility of two
types of error:
1. Removing a record that should be retained. For example, if a property
is divided into unnumbered apartments and you have transactions

Kết quả (Việt) 1:

Verifi cation: nhiệm vụ này được thực hiện để đảm bảo rằng các dữ liệu đãnhập chính xác như tìm thấy trong nguồn gốc. Điều này có thể là một labourintensive rấtquá trình vì nó thường bao gồm việc keying dữ liệu trong hai lần vớimáy tính lập trình để fl ag mismatches. Một cách khác là để kiểm tratrực quan dữ liệu nhập phù hợp với dữ liệu tại nguồn chính.Xác nhận: điều này là có liên quan với kiểm tra độ chính xác của dữ liệuđó được nhập. Một số phổ biến không chính xác nhất, nhiềuliên kết với tên và địa chỉ fi elds: viết tên, tiêu đề không chính xác,salutations không thích hợp. Một số quy trình có thể cải thiện dữ liệuđộ chính xác.● phạm vi xác nhận: có một mục nhập nằm ngoài phạm vi có thể cho một eld fi?● thiếu giá trị: máy tính có thể kiểm tra giá trị bị thiếu trongbất kỳ cột nào.● kiểm tra đối với nguồn bên ngoài: bạn có thể kiểm tra postcodes chống lại mộtdanh sách bên ngoài thẩm quyền của chính quyền thư.De-sao chép: còn được gọi là de-duping. Khách trở thành nhận thứcchi tiết của họ xuất hiện nhiều hơn một lần trên một cơ sở dữ liệu khi họnhận được giống hệt nhau liên lạc từ một công ty. Điều này có thể xảy raKhi dữ liệu bên ngoài là không chéo-kiểm tra so với dữ liệu nội bộ, khi haihoặc thêm danh sách nội bộ được sử dụng cho hộp thư chung hoặc khi khách cónhiều hơn một địa chỉ trên một cơ sở dữ liệu. Có thể có lý do âm thanh chi phítiền này (de-sao chép liệu chi phí), nhưng từ của khách hàngquan điểm nó có thể nhìn lãng phí và không chuyên nghiệp. De-sao chépphần mềm có sẵn để trợ giúp trong quá trình.Quá trình khử trùng lắp cần phải cảnh giác với khả năng của haiCác loại lỗi: 1. loại bỏ một kỷ lục mà nên được giữ lại. Ví dụ, nếu một bất động sảnđược chia thành unnumbered căn hộ và bạn có giao dịch

Kết quả (Việt) 2:

Verifi cation: công việc này được tiến hành để đảm bảo rằng dữ liệu đã được
nhập chính xác như được tìm thấy trong nguồn gốc. Đây có thể là một rất labourintensive
quá trình kể từ khi nó thường liên quan đến keying dữ liệu trong hai lần với
các máy tính được lập trình để không phù hợp về ag fl. Một cách khác là kiểm tra
trực quan rằng các dữ liệu nhập vào khớp với dữ liệu ở các nguồn chính.
Validation: điều này là có liên quan với việc kiểm tra tính chính xác của dữ liệu
được nhập vào. Có một số điều không chính xác phổ biến, nhiều người
gắn liền với tên và địa chỉ fi ruộng: tên misspelt, danh hiệu không chính xác,
lời chào không phù hợp. Một số quy trình có thể cải thiện các dữ liệu
chính xác.
validation ● khoảng: không một lời nói dối entry bên ngoài phạm vi có thể cho một tuổi già fi?
● giá trị thiếu: máy tính có thể kiểm tra cho các giá trị bị thiếu trong
bất kỳ cột.
● kiểm tra đối với các nguồn bên ngoài: bạn có thể kiểm tra postcodes chống lại một
danh sách bên ngoài thẩm quyền của chính quyền mail.
De-duplication: còn được gọi là de-duping. Khách hàng nhận thức được
rằng các chi tiết của họ xuất hiện nhiều lần trên một cơ sở dữ liệu khi họ
nhận được thông tin giống hệt nhau từ một công ty. Điều này có thể xảy ra
khi dữ liệu bên ngoài không phải là kiểm tra chéo đối với dữ liệu nội bộ, khi hai
hoặc nhiều danh sách nội bộ được sử dụng cho việc gửi thư hoặc khi khách hàng có
nhiều hơn một địa chỉ trên một cơ sở dữ liệu. Có thể có lý do chi phí âm thanh
này (de-duplication cũng chẳng tốn tiền), nhưng từ những khách hàng
triển vọng nó có thể nhìn lãng phí và không chuyên nghiệp. De-duplication
phần mềm có sẵn để giúp đỡ trong quá trình này.
Quá trình de-duplication cần phải cảnh giác với khả năng của hai
loại lỗi:
1. Loại bỏ một kỷ lục mà nên được giữ lại. Ví dụ, nếu một tài sản
được chia thành các căn hộ có đếm và bạn có giao dịch