低質量數據普遍存在。據統計，數據質量問題每年給企業造成高達3.1萬億美元的損失。為了防范這種損失，越來越多的企業采用數據清洗來清洗數據，提高數據質量。

數據清洗，顧名思義是將數據上“臟”的部分清洗掉，讓數據變得干凈可用。從專業角度上來說，數據清洗通過對數據進行重新審查和校驗，以消除重復、糾正錯誤、提供數據一致性、完整性，從而直接提升數據質量。

基于豐富的實戰經驗，軟信總結制定出了一套科學有效且通用的企業數據清洗解決方案，以期為企業的數據質量優化提供可行路徑。

一、制定數據清洗計劃

深入了解數據現狀，制定一份詳細的數據清洗計劃。

• 識別數據質量問題根源。在啟動數據清洗之前，首先要對數據的整體狀況進行詳盡的評估，識別出大部分數據質量問題的根源和潛在風險；
• 制定清晰的數據質量評分體系（1-100）和創建數據標準化，為持續清洗數據和提升數據質量提供量化的衡量基準；
• 明確角色和職責的分配。項目應由首席數據官（CDO）負責，同時需為業務數據和技術數據指定負責人；
• 設定明確的數據清洗目標，包括要實現的KPI和預期結果。

二、在源位置糾正數據

如果能在數據成為系統中的錯誤（或重復）記錄之前就及時攔截，將大大節省后續的時間和精力。

• 遵循1-10-100質量原則，進行數據驗證，防止臟數據輸入。

數據驗證是在數據收集前實施的步驟，通過設置約束條件確保數據的準確性和一致性，以最大限度地減少數據清洗的工作量。它通常在設計問卷或其他需要手動輸入數據的材料中使用。

數據類型約束：僅當值屬于特定類型（如數字或文本）時才接受。

示例：設定輸入的日期需包含文本和數字（例如2028年3月3日），若只輸入數字（例如03-03-2028）就不會被接受。

范圍約束：值必須落在一定范圍內才能被視為有效。

示例：為年齡在18至45歲之間的目標人群設計了一份問卷。當報告年齡時，參與者只能輸入18到45之間的值才能繼續填寫表格。

強制性約束：必須輸入一個值。

示例：填寫表格的參與者必須選擇“我同意”的按鈕才能提交。

三、數據清洗工具

面對大量的數據，手動調整顯然不現實。我們可以通過先進的數據清洗工具和技術，如軟信ETL工具來高效地處理大量數據，減少人工干預和錯誤。

其作為一款即裝即用的數據集成工具，專為高效數據處理而生。它不僅能迅速識別并定位“臟數據”，還內置強大的數據清洗功能。

• 糾正錯誤：修正拼寫錯誤、格式錯誤等。
• 管理重復數據：識別并刪除數據集中完全相同的記錄。
• 處理缺失值：根據數據特性和業務邏輯填補缺失數據。
• 統一數據的格式和標準：統一數據格式，如日期格式、貨幣單位等，進行數據規范化處理，確保數據一致性。
• 異常值處理：識別并處理異常值，如刪除、修正或轉換為合理值。

四、驗證數據準確性

部署數據質量管理工具，實施動態監控，確保數據清洗效果，并通過質量報告不斷反饋優化清洗策略。

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面對企業長期累積的數據質量問題和日益復雜的數據清洗挑戰，軟信不僅僅只是提供數據清洗服務，而是基于深厚實戰經驗，提供一套集數據清洗、質量監管、數據分析于一體的綜合性解決方案，旨在高效確保企業數據全生命周期的優化與利用。如果您正在尋找一個強有力的數據治理合作伙伴，歡迎私信。