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.
Andmete viimistlemise eesmärgid.
Andmete viimistlemise eesmärgiks on tavaliselt üks kolmest suuremast eesmärgist, miks seda läbi viiakse: 
Andmete viimistlemise sammud.
Andmete viimistlemine koosneb järgmistest sammudest:
Andmeviimistlemise käigus parandatavad probleemid.
Andmekvaliteedi kriteeriumid andmete viimistlemisel.
Andmete viimistlemisel esimene samm on kvaliteedikriteeriumide komplekti kehtestamine. Kriteeriumid peavad olema täpselt määratletud, et andmekogudest välja filtreerida "kasutud andmed". 
Andmepiirangud:
Kogutud andmete optimaalse kvaliteedi tagamiseks on mitut tüüpi andmepiiranguid, näiteks:
a* Andmepiirangute seadistamine aitab säilitada andmete kvaliteeti andmete kogumise protsessi alguses.
Täpsuse tagamine
Kuigi andmepiirangud tagavad teatud määral õige andmeväärtuse, jääb täpsus valdkonna subjektiivseid aspekte arvestades siiski väljakutseks. Näiteks kui keegi sisestab aadressi, aitab mustripiirangute seadmine tagada, et sihtnumber ja maakond on õiged, kuid on võimalik, et aadress ei pruugi siiski olla täpne ja seega tõene.
Dubleeritud andmete eemaldamine
Andmekogumites esinev dubleerimine ilmneb siis, kui on ühendatud paremaks ülevaate saamiseks mitu andmekogumit. Dubleerivad andmed võivad olla ebatäielike andmete või andmestruktuuride probleemi tagajärg. Näiteks kui sama patsient külastab vaevuste tõttu teist haiglat, ei pruugi patsiendiga tegelev meedik soovida andmeid arvestada kahe erineva patsiendina, vaid ühena. Selline andmete dubleerimine võib luua vale narratiivi või mõjutada tulemust üldiselt.
Aktsepteerida tuleks ainult täielikke andmeid
Kuigi enamik tarkvaratööriistu ei aktsepteeri mittetäielikke andmeid, võib arvutustabelite või pabervormide kasutamine põhjustada andmete mittetäielikkust. Näiteks auto tehnoülevaatusankeedil võib probleemi tüüp või pakutav lahendus olla teadmatuse või teabe kättesaamatuse tõttu valesti kirjeldatud või teatud väljad tühjaks jäetud.
Säilitada tuleks järjepidevus ja ühtlus
Andmed ei ole järjepidevad, kui kaks väärtust erinevates väljades on üksteisega vastuolus. See juhtub siis, kui kombineeritakse mitme osakonna või ajaraami andmed. Kui andmed pole õigesti sorteeritud, võivad sellised probleemid mõjutada andmete tulemust.
Andmete ühtsuse osas on viidatud mõõtühikule. Näiteks võite mõõta vahemaad miilides või kilomeetrites või valuuta väärtust dollarites, naelates või eurodes. Täpsete tulemuste saavutamiseks on oluline nii andmete järjepidevus kui ka ühtsus.
4-astmeline andmete viimistlemise protsess
Andmete viimistlemise hõlmab andmete terviklikkuse säilitamiseks kõigi ülaltoodud kriteeriumide arvestamist. Kui andmed on ülaltoodud kriteeriumide alusel kogutud, saab täpsuse parandamiseks teha järgmist:
Andmete viimistlemine peab olema pidev protsess, kuna aja jooksul olukord muutub ja see mõjutab salvestatud andmete kvaliteeti. Vanadest, aegunud andmetest ei pruugi abi olla. 
Andmete perioodiline puhastamine aitab luua täpse ülevaate, mis mõjutaks ülevaate täpsust, äriotsuseid ja juhiks organisatsiooni strateegiaid positiivsemas suunas.