低质量数据普遍存在。据统计，数据质量问题每年给企业造成高达3.1万亿美元的损失。为了防范这种损失，越来越多的企业采用数据清洗来清洗数据，提高数据质量。

数据清洗，顾名思义是将数据上“脏”的部分清洗掉，让数据变得干净可用。从专业角度上来说，数据清洗通过对数据进行重新审查和校验，以消除重复、纠正错误、提供数据一致性、完整性，从而直接提升数据质量。

基于丰富的实战经验，软信总结制定出了一套科学有效且通用的企业数据清洗解决方案，以期为企业的数据质量优化提供可行路径。

一、制定数据清洗计划

深入了解数据现状，制定一份详细的数据清洗计划。

• 识别数据质量问题根源。在启动数据清洗之前，首先要对数据的整体状况进行详尽的评估，识别出大部分数据质量问题的根源和潜在风险；
• 制定清晰的数据质量评分体系（1-100）和创建数据标准化，为持续清洗数据和提升数据质量提供量化的衡量基准；
• 明确角色和职责的分配。项目应由首席数据官（CDO）负责，同时需为业务数据和技术数据指定负责人；
• 设定明确的数据清洗目标，包括要实现的KPI和预期结果。

二、在源位置纠正数据

如果能在数据成为系统中的错误（或重复）记录之前就及时拦截，将大大节省后续的时间和精力。

• 遵循1-10-100质量原则，进行数据验证，防止脏数据输入。

数据验证是在数据收集前实施的步骤，通过设置约束条件确保数据的准确性和一致性，以最大限度地减少数据清洗的工作量。它通常在设计问卷或其他需要手动输入数据的材料中使用。

数据类型约束：仅当值属于特定类型（如数字或文本）时才接受。

示例：设定输入的日期需包含文本和数字（例如2028年3月3日），若只输入数字（例如03-03-2028）就不会被接受。

范围约束：值必须落在一定范围内才能被视为有效。

示例：为年龄在18至45岁之间的目标人群设计了一份问卷。当报告年龄时，参与者只能输入18到45之间的值才能继续填写表格。

强制性约束：必须输入一个值。

示例：填写表格的参与者必须选择“我同意”的按钮才能提交。

三、数据清洗工具

面对大量的数据，手动调整显然不现实。我们可以通过先进的数据清洗工具和技术，如软信ETL工具来高效地处理大量数据，减少人工干预和错误。

其作为一款即装即用的数据集成工具，专为高效数据处理而生。它不仅能迅速识别并定位“脏数据”，还内置强大的数据清洗功能。

• 纠正错误：修正拼写错误、格式错误等。
• 管理重复数据：识别并删除数据集中完全相同的记录。
• 处理缺失值：根据数据特性和业务逻辑填补缺失数据。
• 统一数据的格式和标准：统一数据格式，如日期格式、货币单位等，进行数据规范化处理，确保数据一致性。
• 异常值处理：识别并处理异常值，如删除、修正或转换为合理值。

四、验证数据准确性

部署数据质量管理工具，实施动态监控，确保数据清洗效果，并通过质量报告不断反馈优化清洗策略。

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面对企业长期累积的数据质量问题和日益复杂的数据清洗挑战，软信不仅仅只是提供数据清洗服务，而是基于深厚实战经验，提供一套集数据清洗、质量监管、数据分析于一体的综合性解决方案，旨在高效确保企业数据全生命周期的优化与利用。如果您正在寻找一个强有力的数据治理合作伙伴，欢迎私信。