对于企业来说，数据无疑是当前时代业务增长和发展决策的核心要素，也是数字经济探索中的基础建设。不过随着数字化的加速普及，企业需要存储、处理的数据越来越多，海量的数据已经让企业难以理解，很难全面进行利用。尤其是在企业全面安装业务系统之后，各部门的业务流程产生的大量数据沉淀在数据库中，企业想要将这些数据进行价值化变现，就需要对其进行治理。

数据治理对很多企业来说已经是很平常的事，这主要是因为企业对数据的重要性的认识越来越强，企业用到数据的地方也越来越多。不过企业真正大规模利用的其实是数据资产，而非企业活动产生的所有数据，这两者并不互相统一。海量复杂的数据是需要经过一定处理，然后才能更好更有效地利用，这其实就是数据治理，而今天要说的就是数据治理中重要的一个环节，数据清洗。

一、什么是数据清洗

大致说明一下，数据清洗指的是对数据以一定规则、规范进行重新审查和校验，之后从数据库中对数据进行删除或进行改正的过程。数据清洗是数据治理全流程中对数据处理的重要一环，其主要目的是识别和替换不完整、不准确、不相关或重复数据、错误数据等有问题的数据和记录。

数据为什么要进行清洗？答案当然是数据“脏”了，要通过各种方式“清洗”，还原数据的使用面貌。只有对这些脏数据进行了清洗，企业才能够对其进行利用。所以数据清洗的主要目标就是在一定的规则下，过滤掉不符合要求的数据，或对数据进行更改，提高数据质量，避免企业在利用数据的过程中出现像数据不完整、数据重复等错误。

我们都知道数据治理是一个脏活累活，成果很多时候不能直接体现出来，只有在工作中才能了解数据治理的真价值。数据清洗也同样如此，很容易被企业所忽略，但却是至关重要的一环，决定了企业业务人员、数据分析师等能否直接利用数据。所以数据清洗需要企业引起重视，把数据的基础建设放在下一步的战略规划中。

二、为什么要数据清洗

随着数据重要性的提升，以及数据价值开始被企业大规模利用，数据的质量开始进入了企业的规划建设中。只有数据质量足够高，企业进行数据分析、数据可视化等数据处理时，才能够获取到准确有效的信息和知识。而数据清洗就是数据质量提升中的关键，所以需要重视起来。

举个简单的例子，如果企业没有数据清洗的流程，导致数据质量不高，可能会出现这种情况。比如投放部门使用的数据不完整，导致对产品的核心用户群体认识错误，将信息流广告推荐给了对产品不感兴趣的人群，导致这次广告投放效果远不如预期，造成了太多的额外损耗。

如果数据质量在清洗之后足够好，那是不是这次广告投放就会产生巨大转变。比如广告投放的用户群体和产品的需求群体具有很高的匹配度，点击率、转化率都非常高，在各个平台都收获了大批量的粉丝及潜在消费者。所以数据质量的高低对于企业来说很重要，这就要求企业明白数据清洗的价值所在，投入人力、物力、时间和精力来进行数据清洗工作。

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