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Los datos erróneos, los datos duplicados y la inconsistencia de los datos son un gran problema en un sistema de base de datos. Muchos investigadores están tratando de implementar y resolver un modelo específico para la limpieza de datos y que ayudará a mantener la calidad de los datos en el almacén de datos. La calidad de los datos es un factor crítico para el almacén de datos y el sistema de integración de datos. La mejora de la calidad de los datos es importante porque se utiliza en el proceso de apoyo a la toma de decisiones, que requiere datos precisos. La limpieza de datos es el proceso de identificación y eliminación o corrección de errores en los datos. La limpieza de datos es una condición previa clave para la decisión de análisis y la integración de datos. El diseño de la base de reglas es la nueva cara de la limpieza de datos. Así que decidimos que, elegimos esta nueva técnica y diseñamos su modelo con algoritmo y justificamos el modelo existente para la limpieza de datos. El objetivo principal de la limpieza de datos es reducir el tiempo y la complejidad del proceso y aumentar la calidad y los datos libres de errores. Este libro, por lo tanto, proporciona una nueva métrica de éxito para un administrador de bases de datos, programador profesional que está trabajando en DBMS y sistema de almacén de datos para mejorar la calidad de los datos en la vida real.