Datavasking er prosessen der feil og unøyaktigheter i datasett identifiseres, korrigeres eller fjernes. Dette bidrar til å forbedre dataenes kvalitet og pålitelighet for analyse, rapportering og andre datadrevne oppgaver. Prosessen benytter ulike teknikker og metoder for å sikre at dataene er komplette og konsistente. Datavasking er et essensielt steg, spesielt når det gjelder maskinlæring og AI.
De viktigste oppgavene når en jobber med datavasking er å fjerne duplikater, håndtere manglende verdier, korrigere data og formater, behandle avvik, validere data, fjerne irrelevant informasjon og transformere data for analyse.
Grundig datavasking er viktig for å sikre pålitelige analyseresultater og unngå feil som kan føre til dårlige beslutninger. Det er et sentralt steg før videre analyse, maskinlæring eller andre datadrevne oppgaver.