主数据清洗是提升数据质量的关键步骤
它涉及发现并改正不完整、不正确、不准确和不一致的数据
当今企业数据面临的问题
然而在各系统建设应用过程中，暴露出诸多数据问题，尤其是各系统间数据不一致、数据重复、数据信息不完善等问题，使得不同主数据间映射关系复杂，跨系统数据共享困难。这些问题给信息化系统业务集成、业务共享造成了障碍，直接影响了系统建设进度与业务应用深度的提高。
造成这些问题的主要原因是企业系统之间没有统一的数据规划、数据标准，数据格式也各不相同，系统之间无法实现有效的数据共享。
只有根据统一的主数据标准实施数据清洗，保证系统主数据的标准、规范，才能解决信息资源整合与应用系统的集成问题，促进信息系统的快速实施和部署，有效降低IT建设和运维成本，切实保证应用系统间的集成性、共享性、互操作性，提升企业信息系统总体高效运作。
数据清洗怎么做？
数据清洗是数据治理的重要组成部分，它涉及到对数据的质量、一致性、完整性、有效性等方面的检查和处理，以提高数据的可用性和价值。数据清洗的目的是消除数据中的错误、冗余、不一致和无效的信息，使数据更加准确、规范和有意义。数据清洗通常包括以下几个步骤：
01
DATACLEANING
分析和识别
02
方法与评估
对主数据清洗的过程和结果进行监控和度量，以检验主数据清洗的效果和质量。为主数据清洗提供反馈和改进，以提升主数据清洗的效率和效果。一般包括数据质量指标、数据质量报告、数据质量改进措施等方面。
03
数据转换
为主数据清洗提供基础和条件，以消除或减少由于格式或标准不同而导致的问题。数据转换的过程一般包括编码转换、数据类型转换、数据单位转换等方面。
04
清洗与检查
删除或修正主数据中的错误、冗余、不一致和无效的信息，如拼写错误、重复记录、矛盾值等，使主数据更加准确和有效，以提高主数据的质量和价值。清洗与检查的过程一般包括数据校验、数据匹配、数据拆分与合并等方面。
05
回流与应用
将清洗后的主数据视图按照需求和权限分发给不同的业务系统，以支持业务运营和决策过程，如通过接口或报表提供客户信息。回流与应用的目的是为主数据清洗提供输出和价值，以满足组织内部或外部的需求和目标。
清洗工具选择
企业历史数据的清洗工作是数据标准化过程中的必经阶段，需要对企业存储在各业务系统中的数据依据制定的数据标准进行清洗梳理，以构建高质量企业数据标准库。
因此企业需要充分认识到数据清洗工作是确保企业高质量数据标准库的重要举措，并要认识到数据治理工作的复杂性、专业性、技术性、长期性、持久性。合适的数据清洗工具能够持续为企业数据质量改进提供赋能。
数据清洗平台应支持建立基于一对一、一对多及多对多关系数据模式的开放式数据清理功能，支持对原始数据的采集、抽取、分词、语义识别、清洗与整合构建不同主题模型的主数据信息库，结合AI清洗平台可以实现自定义清洗流程图及完成自动清洗。
与主数据产品的数据质量平台紧密结合，可以将质量报告中的问题数据一键清洗到清洗平台。通过相似数据功能和第三方权威机构数据对接（如药监局数据），辅助数据质量人员进行数据清洗工作。其产品特征包括：原始数据采集、数据导入和数据抽取、数据拆分与数据合并、自定义分词、语义识别、一键清洗、AI自动清洗、批量清洗、数据修订及数据审核等。如下图所示。