数据质量检测

业务数据质量检测

（一）数据质量的关键作用

业务数据质量检测对企业决策分析意义重大，高质量数据如同优质食材，是做出明智决策的基础，数据质量检测则像食材挑选清洗过程，能避免决策失误，提升企业竞争力与盈利能力。

（二）数据清洗缘由

数据源来自不同业务系统，标准不统一，如数据记录方式、数据库管理系统存在差异，业务需求也有别，这些导致数据混乱、兼容性差，无法有效利用。数据清洗就是要解决这些问题，确保数据准确、一致。

（三）数据清洗范畴与策略

1. 缺失值处理：依据字段重要性和缺失率采取不同策略。重要性低且缺失率低的字段，可不处理或简单填充；重要性低但缺失率高的字段，直接去除；重要性高且缺失率低，通过计算或经验估计填充；重要性高但缺失率高，尝试从其他渠道获取数据，或利用字段逻辑关系推导，若都行不通则去除并标注。
2. 格式内容规范化：常见错误包括时间日期格式不规范、全角半角字符混淆、不应有的字符、内容和字段不匹配等，需针对性清洗转换，如统一日期格式、转换全角为半角、剔除多余字符、重新归类整理数据。
3. 逻辑错误清洗：聚焦数据去重、剔除不合理值、修正矛盾内容。例如消除重复记录，避免数据冗余；筛除超出正常范围或不合逻辑的数据；依据规则判定并调整矛盾信息，保证数据内在一致性。

（四）数据检验保障

数据检验在清洗转换中至关重要，通过设置验证约束，如数据类型检验、正则表达式约束检验、查询表检验等，确保数据转换有效。ETL 工具输出验证结果，便于对未通过的数据采取标记或删除等错误处理逻辑，保证数据质量。

（五）数据错误防范

数据错误常发生在转换、传输和存储环节，原因多样，如存储设备损坏、电磁干扰、操作失误、硬件故障等，后果严重，可能引发资金错误转移、医疗事故等。为此要优化数据转换，采用健壮校验算法，设计 ETL 时充分考虑错误处理，提前验证输入数据，防止脏数据进入目标端。