清洁数据是大数据成功的基石
大数据是当今分析领域的圣杯。借助大数据，组织可获得预测分析和用户行为分析，发掘以往无法获取的模式、趋势与关联。大数据带来更优决策，进而提升运营效率、降低风险、节省成本。但大数据难以轻易获得。组织在享受大数据红利前，须完成大量基础工作。想要大数据，先要清洁数据。
重复数据、错误数值、缺失字符、缺失数据字段、已退役资产的关联数据、单一资产对应多个编号等问题，会破坏数据完整性，导致数据不一致、不准确。数据清洗、对账和主数据管理（MDM）是实现清洁数据的关键，但常被视为耗时、昂贵且短期见效少的工程。
审视您的数据
组织如何开始在通往大数据的道路上收集和清洗数据？在一篇关于清洁数据的文章中，资深技术专家兼顾问 Patrick Gray 建议：“从您期望大数据解决的问题入手，权衡大数据带来的快速响应与迭代优化的收益，对比反复清洗数据的成本与一次性做对的成本。”
正如 Gray 所言，第一步是识别现有数据与实现大数据目标所需数据。这包括 MDM 活动，如数据对账或全面资产盘点。通常涉及检查数据库中的现有记录，确认遗留数据库中的信息是否准确。
这可能是漫长过程，但最终收益可观。切勿贪多嚼不烂。Gray 指出：“取得一些早期的小成功，远比陷入试图一次性解决所有数据问题的泥沼、最终未交付任何价值要好得多。”
保持数据清洁
遗留数据清洗完毕后，如何确保其持续清洁，且新数据入库即清洁？这仍需回到大数据分析的总体目标。
简化数据
确保采集的数据仅为分析所需，避免因过往惯例采集无关数据。这可能意味着精简采集字段。更多不等于更好。在软件中增加字段和功能，反而会拖慢您期望的及时分析。
制定数据采集策略
从采集什么数据到如何采集，一致性是数据质量的关键。确定对分析最重要的 MDM 数据字段，如物料编号、型号、序列号等。然后使用一致的工具或方法采集这些数据。自动数据采集系统（如条码标签和扫描器）是最可靠的采集方式，几乎消除了人工采集中易漏字段、转录错误等失误。
识别错误
审查数据可识别常见错误或错误高发环节。在数据录入系统前调查并纠正所有错误，并制定策略和最佳实践防止错误复发。
许多组织过去凭借混乱、不完整或错误的数据勉强运转，但大数据趋势凸显了清洁数据的先决条件。若组织转向即时数据分析，清洁数据是基础第一步。如需协助获取或维护清洁数据，请联系 Camcode。
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