Kirli veriler , eski, tamamlanmamış veya doğru olmayan her türlü elektronik veriyi tanımlamak için kullanılan bir terimdir. Bu türdeki veriler, veri girişindeki hatalar, verilerin düzenli olarak güncellenmemesi veya aynı verilerin birden fazla kez girilmesi nedeniyle oluşturulabilir. Bazen yanlış veriler elektronik belgelerin metninde noktalama işaretindeki hatalardan başka bir şey değildir. Diğer durumlarda, kirli veriler, yatırımcılara ve diğerlerine belirli bir görüntü sunmak için muhasebe kayıtlarını değiştirme girişimleri gibi kasıtlı olarak yanıltıcı bilgiler olabilir.
Çoğunlukla, herhangi bir tür veritabanında kirli veri birikimi istenmemektedir. Veritabanına yeni bilgiler giren kişiler sözcükleri yanlış yazabilir, metnin amacını anlamak için önemli olan noktalama işaretlerini bırakabilir veya belirli bir biçimlendirme stratejisini izlemekte başarısız olabilir. Bu tür durumlarda, yanlış bilgilerin düzeltilmesi, yanlış metni değiştirmek ve değişiklikleri kaydetmekten başka bir şey gerektirmeyen nispeten basit bir işlemdir. İşletmeler bazen girdikten sonra verileri yeniden okuyarak ve gerekli güncellemeleri yaparak bu süreci yönetir.
Bilgi değiştiğinde mevcut kayıtların güncellenmemesi nedeniyle kirli veriler de ortaya çıkabilir. Örneğin, satış görevlileri belirli bir müşteriyle personel değişikliği yapıldığında müşteri dosyalarını güncelleyemezse, bu dosyalar artık doğru değildir ve kirli kabul edilir. Yazım ve noktalama hatalarını düzeltirken olduğu gibi, eski bilgilerin kaldırılması ve güncel verilerle değiştirilmesi için zaman ayırılması, veritabanının genel kullanılabilirliğini artırmaya yardımcı olur.
Kirli verilerin yaratılmasının kasıtlı olduğu durumlar vardır. Şirketler, belirli bir süre için elde edilen gelir miktarını vurgulamak, ancak aynı gelir için elde edilen gelir miktarına ilişkin verileri girmemeyi seçmek gibi, finansman ile ilgili belirli bir algı oluşturmak için bir veritabanından belirli bilgileri çıkarmayı seçebilirler. dönem. Bu tür kirli verilerde, sunulan bilgiler geçerli olduğu kadar doğrudur, ancak eksik olarak kabul edilir.
Bazı kirli veri türlerinde, karar düzeltme yapmak için zaman ve çaba harcamamak olabilir. Bu, yanlış verilerin, işletmenin düzgün çalışabilme yeteneği üzerinde herhangi bir etkisi olmadığı veya herhangi bir büyük sıkıntıya neden olma potansiyeli bulunmadığı durumlarda yaygındır. Bunun anlamı, bir tür veritabanını barındıran herhangi bir kuruluşun muhtemelen en azından güncel ve doğru olan diğer bilgilerle serpiştirilmiş az miktarda kirli veriye sahip olmasıdır.
