Korrektur
Der Korrekturprozess hängt in erster Linie vom automatisierten Tracking anormaler Muster in den Daten ab, kann aber auch durch eine manuelle Analyse der Daten erfolgen. Gründe für anormale Muster können Fehler in den Daten oder Fehler in den implementierten Algorithmen bzw. anderen IT-bezogenen Prozessen sein. Eine Änderung der Daten, insbesondere wenn sie automatisch durchgeführt wird, sollte mit einem Zeitstempel und der ID des Korrektors im System dokumentiert werden, um die Rückverfolgbarkeit zu erleichtern. Die Bereinigung oder Korrektur der Daten kann je nach Fehlerart manuell oder – technisch anspruchsvoller - automatisch erfolgen. Insbesondere künstliche Intelligenz ist für die Datenbereinigung nützlich. Durch Algorithmen des maschinellen Lernens können Anomalien in den Mustern erkannt und korrigiert werden. Vor allem durch die zunehmende Datenmenge werden die Muster immer komplexer und schwieriger für den Menschen zu analysieren. Entweder werden die ungewöhnlichen Muster, deren Ursachen in der Regel schwierig zu eruieren sind, nicht gefunden oder der Kostenfaktor steht aufgrund des Zeitaufwands für die Fehlersuche in keinem Verhältnis zum Nutzen.