浅析数据清理的主要类型

有效数据是企业信息系统的核心资产，因此数据清理工作对于排除错误和冗余数据至关重要。数据清理不仅仅涉及到内部数据的整理，更要解决数据共享问题。数据清理工作可以广义理解为历史数据的盘查、核对和调整，以确保数据的质量；狭义上指生成数据仓库过程中来自多个OLTP系统的数据清理。清理工作包括确保数据的有效范围、逻辑一致性和数据质量。

数据清理主要分为三种类型：

• 残缺数据：针对必填字段缺失的情况进行补录，通常通过导出到表格并由业务人员补录后重新导入系统的方法解决。
• 重复数据：处理相对复杂，需要基于主数据编码或唯一标示进行筛选，但很多数据缺乏这种标示，需要通过其他方式如土地地址或技术指标判断。
• 错误数据：定义困难，包括不正确的日期填写、字符错误和逻辑上不合理的数值范围等，可以通过系统判断或人工判断来筛选。

技术层面已经有多种数据清理支持工具，如数据迁移工具、数据审计平台和数据清理工具，这些都有助于提高数据清理的效率和准确性。然而，这些工具和方法并不是数据清理工作的核心。核心能力在于对业务的深入理解，将其转换为可执行的系统方案。完成数据清理项目的前提是对数据的含义、价值和来源有清晰的认识。