数据清洗是数据清洗的重要组成部分 数据集成 和管理流程，没有它们，数据基本上毫无用处。 你知道吗 企业每年损失 3 万亿美元 由于不良数据？这是有道理的，因为错误的数据会导致错误的判断和战略选择。所以，维持 数据质量 诚信应该是任何企业的首要任务。

数据清理 但是，如果您有来自不同来源的不同数据集，则过程可能会很复杂。这是很耗时的，而且在这个时代数据是有保质期的。加快流程的最佳方法是使用数据清理工具，该工具利用自动化并消除任何手动流程。

如果您有来自不同来源的不同数据集，则数据清理过程可能会很复杂。一个高效的 数据清理 策略有助于在任何过程中保持数据完整性 数据管理 项目。

什么是数据清理以及为什么它很重要？

数据清理，或 数据清理 是第一步 数据准备。它涉及识别和纠正数据集中的错误，以确保仅将高质量数据传输到目标系统。

当信息来自多个源（例如数据仓库、数据库和文件）时，它们可能具有冗余、不兼容或脏数据格式。 例如，许多组织通过调查和表格收集客户数据。 使用这些方法收集的信息通常是非结构化的，需要在分析之前对其进行处理。

另一个相关的例子可能是数据分析中的数据清理和分析，这可以帮助分析师在干净、经过验证的数据中找到有意义的模式，以支持业务决策。

此外，鉴于越来越依赖信息系统和技术来获取战略业务洞察力，糟糕的数据质量会增加组织面临的风险。

因此，为了在当今动态的商业环境中保持竞争力，消除数据不一致至关重要。 因此，企业必须采用严格的数据清洗流程，以确保其数据资产的准确和完整。

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数据清理工具如何提供帮助

数据清理工具通过自动化各种任务使流程更快、更高效。以下是数据清理工具如何实现这一目标的：

1. 自动数据分析： 工具会自动扫描和分析整个数据集，以识别潜在的数据质量问题，例如缺失值、重复、不一致和格式错误。 此过程会快速突出显示需要注意的区域。
2. 标准化和验证： 它应用标准化规则来确保数据遵循一致的格式，并根据预定义的规则或参考数据对其进行验证。
3. 重复数据删除： 数据清理工具可以轻松识别重复的记录或条目，并自动合并或删除它们。
4. 解析和转换： 工具可以解析复杂的数据结构（例如地址或名称），并将其转换为标准化格式，而无需任何手动操作。
5. 纠错： 这些工具可以根据预定义的规则自动纠正常见错误，例如拼写错误或不正确的值。

前 5 名数据清理工具

1. Astera Centerprise

Astera Centerprise 是零代码、完整的 数据整合解决方案，非常适合数据清理。它提供了先进的 资料分析 和清理功能使用户能够确保关键业务数据的完整性，从而在敏捷、无代码的环境中加快数据清理过程。

以下是一些数据清理功能 Astera Centerprise 必须提供：

错误识别

每个数据清理过程的第一步是数据分析，即识别数据不一致之处。 这 数据配置文件转换 允许用户检查源数据并获取有关其内容和完整性的详细统计数据。

用户可以研究源数据并确定错误计数、空白计数、数据类型、重复计数等。这种信息清理对于高级数据分析非常重要。

图 1：数据分析结果

纠正数据中的重复项

数据重复是数据质量差的主要原因之一。 重复通常是手动数据输入或连接多个来源的数据的直接结果。 Astera 提供 独特的转变 识别并删除数据中的重复项。

处理 错误信息

图 2：数据清理转换 

最有用的功能之一 Astera 报价是 数据清理 转型。 这种转换允许用户删除空格、不需要的字母、数字和标点符号。 它还给出了 查找和替换 让用户确保数据一致性的选项。 （例如，将00替换为+，以保证数据的一致性）。 用户还可以使用标准化表达式修改数据。

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根据数据质量规则进行验证

图 3：数据质量规则

Astera 还提供数据质量规则，以便用户可以根据其业务标准验证其数据。 用户可以根据需要定义任意数量的规则。

2. 三连胜牧马人

Trifacta Wrangler 可帮助用户轻松清理、转换和准备原始数据，以便在各种应用程序中进行进一步分析和使用。 它为数据清理和准备任务提供了用户友好的界面和强大的功能。 它通过以下方式使用户受益：

• 无代码界面。
• 用于有效分析的交互式可视化。
• 明智的建议 数据转换.

3.OpenRefine

OpenRefine（原 Google Refine）是一个用于数据清理、数据转换和数据准备任务的强大工具。 它的优点是作为开源工具。 然而，它也需要一些技术知识才能使用。 它通过以下方式提供有效的数据管理：

• 分面和聚类。
• 具有无限重做的容错能力。
• 数据隐私。
• 多个来源之间的数据协调。

4. 温普尔

Winpure 是另一个强大的本地数据清理解决方案。 它专门用于处理 CRM 数据，但也支持其他数据源。 它使用户能够在用户友好的界面中匹配、清理和验证数据。 其主要特点包括：

• 智能匹配可检测模糊和错误输入的条目。
• 详细的数据健康统计。
• 高速度和高性能。
• 通过 3D 视觉效果进行报告和分析。

5.TIBCO 清晰度

与这里的其他工具不同，TIBCO Clarity 以按需 SaaS 的形式提供数据准备。 它在云上提供数据清理，使团队能够有效地扩展其流程。 除了数据准备之外，TIBCO Clarity 还提供了多种次要优势。 这些包括：

• 与许多来源无缝集成。
• ETL 功能。
• 批量处理。
• 用于分析的图表和图表。

寻找合适的数据清理软件

许多行业每天都会生成大量数据集，需要准确的洞察来制定战略决策。 这些行业包括银行、保险、零售和电信。 因此，数据清理或清理是至关重要的一步。

然而，手动查看数百万条记录可能是一项艰巨的任务。 因此，企业需要一种智能工具来清理数据仓库中的数据，该工具可以根据自定义规则识别差异。

开源或免费的数据清理工具可能是基本错误和简单数据排序的正确选择。 然而，需要根据特定业务定义的规则在粒度级别上检查数据的企业将需要强大的数据清理工具。

选择正确的数据清理工具的关键是研究。 浏览评论网站，例如 Capterra, G2人群等等，会让你对业界有哪些数据清理方法有一个大概的了解。

以下是成功的数据清理策略或工具应具备的基本特征：

广泛的数据分析和清理功能

端到端数据清理解决方案应包括 资料分析 和清洁功能。 这些功能应该能够自动识别元数据，并提供对源数据的清晰可见性，以查明任何差异。

高级数据质量检查

数据质量检查 是可在信息流中使用的对象或规则，用于在处理数据时监视和报告任何错误。 在数据清理过程中，应用强大的数据验证规则来确保数据完整性。

简单的数据映射

为了确保清理数据时的高精度，必须将数据从源正确映射到转换，然后映射到目标。 具有无代码、拖放图形用户界面的工具可以支持此类功能。 简单的 数据映射 还增强了数据清理工具的可用性。

增强的连通性

数据清理工具应支持常见的源数据格式和目标数据结构，包括 XML、JSON、EDI 等。

通过与流行目标格式的连接，您可以将清理后的数据导出到通用目标，例如 SQL Server、Oracle、PostgreSQL 和 BI 工具（例如 Tableau 和 Power BI）。

这使您的企业能够更快地访问高质量信息，以便及时做出决策。

工作流程自动化

这将有助于自动化整个数据清理项目，从分析传入数据到转换、验证和加载到首选目的地。

使用自动化 ETL 工具自动化数据清理过程

看看它是如何完成的

工具比较——要寻找什么？

在为您的组织寻找最佳的数据清理软件时，请检查其功能、定价和维护成本。

数据清理软件需要考虑的几个方面包括：

• 数据清理软件提供哪些功能？
• 它是否有 API 连接器可以直接从应用程序获取数据？
• 它是一个可视化数据清理平台吗？ 用户需要学习如何编码吗？
• 它是基于云的吗？
• 它提供集成能力吗？
• 数据清理软件的年费是多少？

如果您首先列出您的要求，然后搜索满足这些要求的软件，那就更好了。

在大多数情况下，您需要 数据集成软件 具有数据清理和转换功能。 因为如果您的数据可从多个源获取，则必须在清理后将其映射到目标目的地。 具有暂存区的数据集成软件可以快速满足这一要求。

结语

数据清理是任何数据驱动项目的关键。 数据清理工具不仅使任务变得更容易，而且还能确保 100% 的准确性。 如果您有来自各种来源的数据，并且希望高效、及时地清理数据，那么可以使用像这样的无代码工具 Astera Centerprise 是您的正确选择！  试驾 Astera Centerprise 免费 并控制数据质量和一致性。

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