Andmeviimistlus
Andmeviimistlus on puudulike, rikutud, väärade, kooskõlata, vales vormingus või dubleerivate andmete otsing ja parandamine või kõrvaldamine andmestust, tabelist, andmebaasist, erinevalt andmekoristusest mitte mäluressursi vabastamiseks, vaid andmete õigsust ja täpsust taotledes. Põhjuseks võib olla ebaõiged, rikutud, valesti vormindatud, dubleeritud või mittetäielikud andmed, mida on vaja kustutada, täiendada või muuta, et andmeid saaks kasutada. Mitme andmehulga kombineerimisel on mitmeid võimalusi, et andmed võiksid olla dubleeritud või valesti märgitud. Kui andmed on valed, on ka lõpptulemused ja nendest tulenevad algoritmid ebausaldusväärsed, kuigi esmamulje võib tunduda õige. Andmete viimistlemise protsessi täpsete etappide määramiseks ei ole ühte kindlat viisi, kuna viimistlemise protsessid on andmekogumiti erinevad. Kuid on ülioluline luua teatud andmete viimistlemise jaoks protsessi läbiviimise mudel, et viimistlemine oleks iga kord sarnasel viisil tehtud. Andmete viimistlemisele eelneb analüüs, mille eesmärk on saada andmetest ülevaade ja selgitada välja kas andmeid on üldse vaja viimistleda või mitte. Ehk andmete viimistlemine hõlmab kõigi andmebaasis olevate andmete ülevaatamist, et eemaldada või värskendada teavet, mis on mittetäielik, vale, valesti vormindatud, dubleeritud või ebaoluline. Andmete viimistlemine ei aita, kui andmed juba algselt puuduvad, andmed on süstemaatiliselt vigased või kui tehniliselt on korrektsed, kuid sisuliselt on valed. Ettevõtted, kes soovivad oma valitud turgudel edu saavutada, peavad mõistma andmete viimistlemise tähtsust analüütikas. Andmete viimistlemise protsess mängib olulist rolli paljude andmeallikate sujuvamaks muutmisel ja viib ettevõtte paremate otsustusvõimeteni. Viimistletud andmed aitavad luua ettevõtte jaoks usaldusväärset statistikat, parandades seega töötajate tootlikkust ja klientide kaasamist.