笔者在《数据治理：说起来容易，做起来难！》一文中，曾提到：数据治理不仅是一个苦活、累活，还是个受力不讨好，经常背锅，领导看不见价值的活。
数据治理需要对每个数据域、数据实体、数据条目、数据项进行梳理和标准化，甚至有时候需要人工逐条、逐字段的定义数据标准、核实数据质量。
数据治理人员不仅要有良好的数据思维，还要有足够的细心、耐心和体力才能打磨出适合企业的数据标准，实现企业数据质量的不断提升。
今天来聊一聊数据治理中最磨人的活：数据清洗
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数据清洗到底是什么？
数据清洗也叫数据清理，是指从数据库或数据表中更正和删除不准确数据记录的过程。广义地说，数据清洗包括识别和替换不完整、不准确、不相关或有问题的数据和记录。
通过有效的数据清洗，能够确保所有数据集应保持一致并且没有任何错误，为以后数据的使用和分析提供支撑。
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为什么我们需要数据清洗？
数据可以说是企业用于支持和指导其业务成功的最重要资产之一，不准确的数据可能会导致的一些问题包括：
市场营销：使用了低质量数据的广告活动并联系不相关的优惠用户，不仅降低了客户满意度，而且错过了重大的销售机会。
销售： 销售人员由于没有完整、准确的数据而未能联系以前的客户。
合规性： 任何不符合客户数据隐私规则的线上业务会受到监管部门的处罚。
生产操作： 依据低质量操作数据配置生产机器，可能导致制造公司出现重大问题。
企业如果有干净的数据，那么所有这些问题都可以避免！
数据清洗的好处
改进业务实践： 想象一下，如果您的数据记录中都没有重复、错误或不一致的数据。那么您所有关键的业务活动效率会提高多少？
提高工作效率： 使企业能够专注于核心业务，而不是专注于找到正确的数据，或者由于不正确的数据而不得不进行更正，这一点至关重要。 干净的高质量数据可以使企业成为行业的标杆。
更快的销售周期： 营销决策取决于数据，为营销部门提供尽可能高质量的数据意味着销售团队可以更好、更多的转化潜在客户。
更好的决策： 我们之前提到过这个问题，但这个问题很重要，所以有必要重复说一遍。更好的数据=更好的决策。
这些不同的好处结合起来，通常会使企业的业务获得更大程度的改善，这不仅能够让外部销售业务变得更有效，还能够提供更高效的内部管理和运营。
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如何定义高质量数据？
以下几个标准有助于定义高质量数据的标准，它们分别是：
有效性： 数据与定义的业务规则或约束的紧密程度，一些常见的有效性约束包括：
强制约束：某些列不能为空
数据类型约束：列中的值必须为特定数据类型
范围约束：数字或日期的最小值和最大值
外键约束：列中的一组值在另一个表中是唯一值
唯一约束：某字段的值在数据集中必须是唯一的
准确性： 数据与标准值或真实值的接近程度
完整性： 数据属性和数据记录是完整的
一致性： 不同系统和主体之间数据度量值的一致性
可追溯性：能够查找（和访问）到数据源
及时性： 数据更新的速度有多快，有多及时
这些不同的特征结合起来可以帮助企业拥有高质量的数据并可用于各种不同业务目标，同时对不确定数据的假设量达到最少。
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清理数据的5个步骤
想要更干净的数据？有时，考虑引入外部咨询顾问来帮助您起步会很有帮助。但是在执行此操作之前，企业可以遵循几个常规步骤，以便进入更好的数据清理状态：
1. 制定数据质量计划
首先必须要了解大多数错误发生的位置，以便确定根本原因并构建管理数据的计划。
请记住，有效的数据清洗将会对整个企业产生全面的影响，因此尽可能保持开放和沟通是非常重要的。
数据清洗计划需要包括：
负责人：需要一名数据清洗总体负责人，一名首席数据官（CDO）-如果公司任命了该职位的话。此外，还需要为不同的数据集分配业务和技术的负责人。
指标：理想情况下，数据质量应用1-100间的某个数字标注。虽然不同的数据可能具有不同的数据质量，但有了总体的数字度量可以帮助企业衡量其持续改进的情况。
行动： 应确定一组明确的行动计划以启动数据质量管理。随着时间的推移，这些行动方案需要随着数据质量的变化和公司优先级的变化而更新。
2. 在源端更正数据
如果数据在成为系统中的脏数据（或重复数据）之前可以修复，则可节省大量的时间并省去很多工作量。例如，如果表单过于拥挤，需要填充过多的字段，那么这些表单中便存在数据质量问题。鉴于企业不断生成更多的数据，因此，在源端修复数据至关重要。
3. 测量数据准确性
通过数据质量监控工具实现对企业数据的实时测量，提升数据质量，确保数据数据准确性。
4. 管理数据和重复项
如果一些重复项确实是无意中重复输入的，请确保主动检测出并删除它们。删除所有重复的条目后，还必须考虑以下事项：
标准化：确认每列中存在相同类型的数据。
规范化：确保所有数据都一致地记录。
合并：将多条重复的记录合并为一条有效、准确的记录。
聚合：对数据进行排序，并将其以汇总形式表示。
筛选：缩小数据集范围，仅包含需要的信息。
5. 补齐数据
补齐是帮助企业定义和完成缺失信息的过程，可靠的第三方数据来源通常是管理此做法的最佳选项之一。
完成这5个步骤后，您的数据将可以根据需要进行导出和分析。
请记住，对于大型数据集，几乎不可能实现100%的清洁度。
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数据清洗的最佳实践
在任何数据清洗工作中，应牢记几种最佳实践，它们是：
1、以尽可能全面的方式考虑您的数据，不仅要考虑谁来进行分析，还要考虑谁将使用，从数据中分析得出的结果。
2、增加对数据库输入的控制可确保系统最终使用的数据更加清洁。
3、选择能够在出现问题之前可以提醒甚至解决错误数据的技术解决方案。
4、如果是大型数据集，请一定要限制样本规模 ，以便最大限度地减少准备时间并加快数据清理性能。
5、全程抽查，防止任何错误数据被复制。