今，企业在市场上存在着激烈的竞争，以求发展甚至生存。数据是当今组织最重要的因素，并且被视为所有成功或错误决策的原因。正确地说，数据是使企业能够做出自信的业务决策并获得可操作见解的因素。干净、准确、经过验证和标准化数据是任何强大而成功的公司的支柱。此类数据还有助于提供卓越的客户体验、获得竞争优势并实现盈利增长。

脏数据——垃圾游戏
研究表明，平均而言，全球公司认为他们 26% 的数据是脏的。这造成了巨大的损失。实际上，不良数据成本平均企业收入的 15% 到 25%，而在美国经济中每年超过 3 万亿美元。在这个瞬息万变的商业环境中，脏数据使事情变得更加复杂。正因为如此，公司做出错误的决定，导致客户满意度低下，并浪费了大量的金钱和精力。

如果没有标准流程来启动和保持数据清洁，则必然会发生不良或脏数据问题。由于用户浪费了宝贵的时间来检查和确认手头数据的准确性和可靠性，因此失去了运营生产力。数据科学家的效率被浪费了，因为他们主要忙于清理、规范化和组织数据。

数据清理——救世主
数据清洗是一个用于确定不准确、不完整或过时信息的过程，然后通过纠正不可用的数据、重复和遗漏来提高质量。该过程可以包括检查格式、完整性、一致性、限制、分析数据以识别故障（地址、统计数据、电子邮件等）或其他错误，以及评估数据。验证前的验证确保符合标准和规则。 下面列出了公司数据清理的一些主要好处：

加强决策
提高运营效率
增加客户获取
增加收入
简化业务流程
提高员工生产力
尽量减少时间和金钱的浪费
提高市场可信度
增强市场竞争力
如何清理数据？
数据清理策略应以基于规则的最佳实践为后盾。它可能正在清理源数据或清理已经现有数据集；但在这两种情况下，都需要遵循一系列流程：

明确数据完整性规则和数据清洗规则。完整性规则是指数据必须如何遵守受尊重的业务规则。清理规则将完整性规则的定义与发生违规时要采取的操作相结合。  
使用数据模型为以下方面开发稳健且完整的数据清理规则集：
分割
数据审计
过滤数据
更正（丰富或删除）数据
改进数据源
验证规则并使它们成为每个现有源和即将出现的源的先决条件，以避免拥有重新污染的数据库。
一旦定义和验证，规则将被集成到馈送过程中。
什么是数据清理最佳实践？
在这里，我们有一些数据清理最佳实践，这些实践以在数据准确性和清理数据集所花费的时间方面提供更好的结果而闻名：

实施数据清理的总体策略。
为最初如何捕获数据创建标准。
验证数据以确保其符合要求的标准。
追加缺失的数据。
通过自动化简化流程。
结论——采用自动化和技术进行高效的数据清理
查看数据的可靠性；企业不要忽视数据清理的重要性，这一点至关重要。虽然重复且耗时，但数据清理过程需要处理侵略性。通过内部团队进行管理对于公司和组织来说是一项繁重而忙碌的工作。数据清洗专家，利用工具和技术的专家，走进图片。数据清理过程的数字化和自动化提高了数据的准确性、数据的易用性，并导致整体效率和生产力的提高。

以机器学习 (ML) 和人工智能为后盾的机器人流程自动化 (RPA) 创建了复杂的数据清理处理解决方案。RPA 提供了它所进行的转换的记录。在复杂的数据环境中，流程优化、法规遵从性和保持透明度都得到了照顾，以帮助您实现盈利增长。

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