Grote databestanden moesten vroeger manueel geoptimaliseerd worden. Tegenwoordig krijgen we gelukkig hulp van AI om deze repetitieve correcties uit te voeren. Soms kruipt een foutje in deze bewerkingen. Daar helpen we graag een handje bij!
We identificeren en corrigeren onnauwkeurigheden, inconsistenties en onvolledigheden in een dataset. Het doel is om de gegevens te verbeteren door fouten te elimineren en de kwaliteit van de gegevens te verhogen.
Voorbeelden: We verwijderen duplicaten, we corrigeren spelfouten in namen, we zetten inconsistent geformatteerde datums om naar een uniform formaat, en identificeren en verwijderen ontbrekende waarden.
We helpen bij het identificeren van overeenkomsten of duplicaten tussen records in verschillende datasets. Het doel is om gerelateerde gegevenspunten samen te voegen of te identificeren om een enkele, consistente weergave van informatie te creëren.
Voorbeelden: We identificeren dubbele klantrecords in een CRM-systeem, we koppelen productgegevens uit verschillende leveranciers om dubbele vermeldingen te verminderen, we vinden overeenkomstige patiëntinformatie in verschillende ziekenhuisdatabases, enz.
We corrigeren of wijzigen onjuiste of onnauwkeurige gegevens om de gegevens in overeenstemming te brengen met de werkelijkheid. Het doel is om gegevensfouten te corrigeren en de nauwkeurigheid van de gegevens te verbeteren.
Voorbeelden: We corrigeren onjuiste adresinformatie in een klantendatabase, we werken verouderde telefoonnummers bij in een contactlijst, we herstellen verkeerd ingevoerde prijzen in een financiële dataset, enz.