Algorithms For Dummies

 Understanding the Need to Sort and Search

Combining data from multiple sources may not always mean creating a new data-

set that looks precisely like the source datasets, either. In some cases, you create 

data aggregates or perform other forms of manipulation to create new data from 

the existing data. Analysis takes all sorts of forms, and some of the more exotic 

forms can produce terrible errors when used incorrectly. For example, one data 

source could provide general customer information and a second data source could 

provide  customer-buying  habits.  Mismatches  between  the  two  sources  might 

match  customers  with  incorrect  buying  habit  information  and  cause  problems 

when you try to market new products to these customers. As an extreme example, 

consider what would happen when combining patient information from several 

sources and creating combined patient entries in a new data source with all sorts 

of mismatches. A patient without a history of a particular disease could end up 

with records showing diagnosis and care of the disease.