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数据清洗必看的7个要点

所以说数据清洗是件不可或缺的过程，把数据清洗做好了，数据质量就上来了，分析结果也就准确了。如果没有数据清洗，那么后续的分析就像在沙子上盖高楼，地基不稳极容易倒塌。

主数据管理可不是另一个IT项目，而是制定核心数据的准则，让这些数据说同一种语言。本文就提供一套清晰的行动框架，从“为什么”到“怎么做”，只需五步就能帮你解决数据孤岛，数据混乱等问题，帮助企业提升运营效率和支持业务决策。

做企业运营这么多年，我见过太多人被“数据”折腾得头疼。但是其实很多问题，本质上都是“数据没管好”。这几年越来越多企业提“数据治理”，但很多人觉得它是“IT部门的技术活”，离业务很远。今天我就以自己参与过几十家企业数据治理项目的经验，跟大家掰扯清楚：数据治理到底

这些问题的根源，很大程度上在于我们依赖的数据它们通常是滞后的、离线的；说白了，其实就是在需要快速决策的瞬间，你手头却没有足够新鲜的数据支持。

每天，你的企业都在产生海量数据，但你想过吗，这些数据真的被充分利用了吗？说出来可能你不信，超过80%的企业数据开发项目都存在效率低下、质量参差不齐的问题。这不是技术能力问题，而是大多数企业还没有找到正确的数据开发方式。

这些年和企业打交道，我发现很多管理者和业务负责人都有一个共同的困惑：公司里明明有大量数据——销售记录、财务报表、生产指标——但这些数据却散落在各处，用不起来。想要分析“某款产品的实际利润”，得从销售系统导出销量、从财务系统找出成本数据、再从库存系统调取损耗记录

在这个数字时代，我们每天都在产生海量的数据。无论是刷手机、网购、扫码支付，还是开车导航、健身打卡，每一次点击、每一次滑动都在生成数据。简单来说，大数据就是指规模巨大、复杂多样的数据集合，这些数据无法用传统的数据处理工具进行捕捉、管理、处理和分析。

在当今数字化时代，我一直强调，数据不是躺在系统里的“死资产”，能流通、能复用才能创造价值。但很多企业都被同一个问题困住：数据散在各个地方，想把这些数据凑到一起做分析，要么靠人工导表贴数据，要么等IT部门排期开发接口，折腾半天还容易出错。

“数据中台都建了3年了，数据资产目录有了，BI报表也跑通了，可业务部门总说‘用不好’。”

数据治理做了半年，数据质量还是上不去跨部门协作像打太极，责任推来推去砸钱买了工具，结果用不起来