数据治理秘密：90%企业忽视的清洗技术曝光

一、数据治理：企业数字化转型的基石

在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已经成为企业最重要的资产之一。然而，正如未经提炼的矿石无法直接使用一样，原始数据往往充斥着错误、缺失和不一致，无法直接用于分析和决策。这时，数据治理的重要性就凸显出来。数据治理，简单来说，就是通过一系列策略和流程，确保数据的质量、安全和可用性。而数据清洗，则是数据治理中至关重要的一环，它直接关系到数据的准确性和可靠性。

你是否遇到过这样的情况：报表数据总是对不上，分析结果与实际情况大相径庭？这很可能就是数据质量出了问题。想象一下，如果你的客户信息中，90%的电话号码都是错误的，那你的营销活动还能取得预期效果吗？答案显而易见。

二、数据清洗：提升数据质量的关键步骤

什么是数据清洗？简单来说，数据清洗就是识别并纠正数据中的错误、缺失、重复和不一致之处，从而提高数据的质量。数据清洗不仅仅是简单的删除错误数据，更重要的是通过各种技术手段，尽可能地修复和完善数据。

（一）什么是数据清洗加工

数据清洗加工，是指对原始数据进行一系列处理，包括但不限于数据格式转换、缺失值填充、异常值处理、重复数据删除、数据标准化和数据一致性校验等。其目的是将原始数据转换为干净、一致、可用的数据，为后续的数据分析和挖掘奠定基础。

（二）数据清洗加工的步骤

数据清洗加工通常包括以下几个步骤：

1. 数据分析：首先需要对原始数据进行全面的分析，了解数据的结构、类型、分布和质量状况，识别潜在的问题。

2. 问题定义：根据数据分析的结果，明确需要清洗的数据问题，例如缺失值、异常值、重复数据等。

3. 方案设计：针对不同的数据问题，设计相应的清洗方案，包括选择合适的清洗方法、工具和技术。

4. 数据清洗：按照清洗方案，执行数据清洗操作，例如填充缺失值、删除重复数据、修正错误数据等。

5. 数据验证：清洗完成后，需要对清洗结果进行验证，确保数据质量得到提升，并且没有引入新的错误。

6. 数据监控：建立数据质量监控机制，定期检查数据质量，及时发现和解决数据问题。

（三）数据清洗加工的工具有哪些

市面上有很多数据清洗加工工具，可以帮助企业提高数据清洗的效率和质量。以下是一些常用的数据清洗工具：

• 开源工具：OpenRe、Talend Open Studio、Knime等。

• 商业工具：Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere Information Analyzer、SAS Data Management等。

• 云平台工具：Amazon Glue、Azure Data Factory、Google Cloud Data Fusion等。

选择合适的数据清洗工具，需要根据企业的实际需求和预算进行综合考虑。

三、数据清洗实战：3个提升数据质量的惊人技巧！

数据清洗不仅仅是理论，更需要实践。下面分享3个实战技巧，帮助你提升数据质量：

（一）缺失值填充：让数据不再“留白”

缺失值是数据清洗中常见的问题。处理缺失值的方法有很多种，例如：

• 删除：直接删除包含缺失值的记录，但这种方法可能会导致数据量减少。

• 填充：使用均值、中位数或众数填充缺失值，但这种方法可能会引入偏差。

• 预测：使用机器学习算法预测缺失值，例如K近邻、回归模型等，这种方法相对更准确。

选择哪种方法，需要根据具体情况进行判断。例如，如果缺失值占比很小，可以直接删除；如果缺失值占比很大，可以考虑使用预测方法填充。

案例：某电商平台的用户信息中，部分用户的年龄信息缺失。为了提高用户画像的准确性，该平台使用K近邻算法预测缺失的年龄信息，并将预测结果与用户购买行为进行对比，验证了预测结果的准确性。

（二）异常值处理：揪出数据中的“捣蛋鬼”

异常值是指明显偏离正常范围的数据。异常值的存在可能会影响数据分析的结果，因此需要进行处理。常用的异常值处理方法包括：

• 删除：直接删除异常值，但这种方法可能会导致数据量减少。

• 修正：将异常值修正为合理的值，例如使用上下限截断法。

• 转换：使用数学函数对数据进行转换，例如对数转换、Box-Cox转换等，从而减小异常值的影响。

案例：某银行的信用卡交易数据中，存在一些金额过大的交易记录。经过分析，这些交易记录是由于系统故障导致的。该银行将这些异常交易记录删除，并修复了系统故障，避免了类似问题的再次发生。

（三）重复数据删除：让数据不再“分身”

重复数据是指完全相同或相似的记录。重复数据的存在可能会导致数据分析结果的偏差，因此需要进行删除。常用的重复数据删除方法包括：

• 完全重复删除：删除所有字段都相同的记录。

• 部分重复删除：删除部分字段相同的记录，例如只保留最新的记录。

案例：某社交媒体平台的用户注册数据中，存在一些重复注册的账号。该平台通过比对用户名、手机号和邮箱等信息，识别并删除了重复注册的账号，提高了用户数据的准确性。

四、数据治理秘密：90%企业忽视的清洗技术曝光

很多企业在数据治理方面存在误区，认为数据清洗只是简单的技术问题，忽视了数据清洗的策略和流程。事实上，数据清洗是一个系统工程，需要从战略层面进行规划和管理。

90%的企业忽视的清洗技术包括：

• 数据质量评估：定期对数据质量进行评估，了解数据质量的现状和趋势，为数据清洗提供依据。

• 数据清洗规则：建立数据清洗规则，明确数据清洗的标准和流程，确保数据清洗的一致性和规范性。

• 数据清洗工具：选择合适的数据清洗工具，提高数据清洗的效率和质量。

• 数据清洗培训：对数据清洗人员进行培训，提高数据清洗的技能和水平。

• 数据清洗监控：建立数据清洗监控机制，定期检查数据清洗的效果，及时发现和解决数据问题。

只有重视数据清洗的策略和流程，才能真正提高数据质量，为企业创造价值。

五、数据清洗加工最佳实践

以下是一些数据清洗加工的最佳实践：

• 明确数据清洗的目标：在进行数据清洗之前，需要明确数据清洗的目标，例如提高数据分析的准确性、提高营销活动的转化率等。

• 制定数据清洗计划：根据数据清洗的目标，制定详细的数据清洗计划，包括清洗范围、清洗方法、清洗工具和清洗时间等。

• 选择合适的数据清洗工具：根据数据清洗的计划，选择合适的数据清洗工具，提高数据清洗的效率和质量。

• 建立数据清洗流程：建立规范的数据清洗流程，确保数据清洗的一致性和规范性。

• 进行数据清洗验证：在数据清洗完成后，需要进行数据清洗验证，确保数据质量得到提升，并且没有引入新的错误。

• 持续改进数据清洗：根据数据清洗的效果，持续改进数据清洗的方法和流程，提高数据清洗的效率和质量。

六、数据清洗与观远BI：构建企业数据驱动的未来

在数据治理的大背景下，企业如何才能更好地利用数据，实现业务增长？观远数据给出了答案。

观远数据成立于2016年，总部位于杭州，是一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业。公司致力于为零售、消费、金融、高科技、制造、互联网等行业的领先企业提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案，已服务、、、等500+行业领先客户。2022年，观远数据完成2.8亿元C轮融资，由老虎环球基金领投，红杉中国、线性资本等跟投。创始团队来自卡内基梅隆大学、浙江大学等名校，曾在微策略、业任职，深耕数据分析与商业智能领域十余年。

观远BI是一站式智能分析平台，打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。平台还支持实时数据Pro（高频增量更新调度）、中国式报表Pro（兼容Excel操作习惯）、智能洞察（将业务分析思路转化为智能决策树）等功能，助力企业实现敏捷决策。此外，观远数据还提供观远Metrics（统一指标管理平台）、观远ChatBI（场景化问答式BI）等产品，满足多样化数据需求。

最新发布的观远BI 6.0包含四大模块：

• BI Management：企业级平台底座，保障安全稳定的大规模应用。

• BI Core：聚焦端到端易用性，业务人员经短期培训即可自主完成80%的数据分析。

• BI Plus：解决具体场景化问题（如实时数据分析、复杂报表生成）。

• BI Copilot：结合大语言模型，支持自然语言交互、智能生成报告，降低使用门槛。

创新功能：

• 实时数据Pro：支持高频增量数据更新，优化实时分析场景。

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应用场景：

• 敏捷决策：通过“数据追人”功能，多终端推送报告与预警，提升决策效率。

• 跨部门协作：统一数据口径，沉淀业务知识库，解决“同名不同义”问题。

• 生成式AI：推出「观远ChatBI」，支持自然语言查询，实现分钟级数据响应。

观远数据以其强大的数据分析和智能决策能力，助力企业实现数据驱动的增长，成为企业数字化转型的可靠伙伴。👍🏻

七、数据清洗加工行业前景

随着数据量的爆炸式增长，数据清洗加工的重要性日益凸显。未来，数据清洗加工行业将迎来更大的发展机遇。

一方面，企业对数据质量的要求越来越高，需要更加专业的数据清洗服务。另一方面，随着人工智能和机器学习技术的发展，数据清洗加工将更加智能化和自动化，提高数据清洗的效率和质量。

可以预见，数据清洗加工行业将成为一个充满活力和机遇的行业。⭐

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