Les données erronées, les données en double et l'incohérence des données constituent un problème majeur dans un système de base de données. De nombreux chercheurs essaient d'implémenter et de résoudre un modèle spécifique pour le nettoyage des données, ce qui permettra de conserver des données de qualité dans l'entrepôt de données. La qualité des données est un facteur critique pour les entrepôts de données et les systèmes d'intégration de données. L'amélioration de la qualité des données est importante car elle est utilisée dans le processus d'aide à la décision, qui nécessite des données précises. Le nettoyage des données est le processus d'identification et de suppression ou de correction des erreurs dans les données. Le nettoyage des données est une condition préalable essentielle à l'analyse des décisions et à l'intégration des données. La conception de bases de règles est le nouveau visage du nettoyage des données. Nous avons donc décidé de choisir cette nouvelle technique, de concevoir son modèle avec un algorithme et de justifier le modèle existant pour le nettoyage des données. L'objectif principal du nettoyage des données est de réduire le temps et la complexité du processus et d'augmenter la qualité et l'absence d'erreur des données. Ce livre, par conséquent, fournit une nouvelle mesure de succès pour un administrateur de base de données, un programmeur professionnel qui travaille sur un SGBD et un système d'entrepôt de données pour améliorer la qualité des données