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Fehlerhafte Daten, doppelte Daten und Dateninkonsistenz sind ein großes Problem in einem Datenbanksystem. Viele Forscher versuchen, ein spezifisches Modell für die Datenbereinigung zu implementieren und zu lösen, das dazu beiträgt, die Datenqualität im Data Warehouse zu erhalten. Die Datenqualität ist ein kritischer Faktor für Data Warehouse und Datenintegrationssysteme. Die Verbesserung der Datenqualität ist wichtig, weil sie im Prozess der Entscheidungsunterstützung verwendet wird, der genaue Daten erfordert. Datenbereinigung ist der Prozess der Identifizierung und Entfernung oder Korrektur von Fehlern in den Daten. Die Datenbereinigung ist eine wichtige Voraussetzung für Analyseentscheidungen und Datenintegration. Regelbasiertes Design ist das neue Gesicht der Datenbereinigung. Wir entscheiden uns für diese neue Technik und entwerfen ihr Modell mit Algorithmus und rechtfertigen das bestehende Modell für die Datenbereinigung. Das Hauptziel der Datenbereinigung ist es, die Zeit und die Komplexität des Prozesses zu reduzieren und die Qualität und Fehlerfreiheit der Daten zu erhöhen. Dieses Buch bietet daher einen neuen Erfolgsmaßstab für Datenbankadministratoren und professionelle Programmierer, die mit DBMS und Data-Warehouse-Systemen arbeiten, um die Datenqualität im wirklichen Leben zu verbessern.