通透！详解主数据历史数据的清洗方法和工具

通透！详解主数据历史数据的清洗方法和工具

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在数字化转型的大背景下，主数据管理和数据标准建设已成为企业信息化建设的关键环节。然而，在实际操作中，如何处理历史数据中的不完整、不准确和不一致等问题，成为了一个亟待解决的挑战。本文将为您详细解析主数据历史数据的清洗方法和工具，帮助您更好地应对这一挑战。

自从数字化转型大规模启动和推进以来，主数据管理和数据标准建设已经成为关键步骤。在常规的数字化转型的方法论中，主数据管理&数据标准建设要先于应用体系的建设。但是在实际建设过程中，应用系统的建设往往都先于专门的主数据管理&数据标准建设。

因此，在进行主数据治理、主数据治理平台建设过程中，不可避免要考虑历史数据的数据标准与新的数据标准的兼容的问题，同时也需要考虑历史数据清洗的问题。本文主要讨论主数据的历史数据清洗的策略和工具的应用。

什么是数据清洗

数据清洗是指发现并改正不完整、不正确、不准确和不一致的主数据，从而提高数据质量的过程，是发现并纠正数据文件中可识别错误的最后一道程序。由于数据一般从多个业务系统中抽取，包含不少历史数据，无法避免有的数据是错误数据、有的数据相互冲突，这些错误的、有冲突的数据显然是用户不想要的“脏数据”。数据清洗将按照一定的规则把这些零散、重复、不完整的数据清洗干净，得到准确、完整、一致、有效、唯一的新数据。