什么是数据清洗，为什么它很重要？
随着数字化进程越来越快，许多小型企业都在使用一些Excel电子表格来跟踪数据分析师在清洗数据时的操作，但是，随着这些公司的不断发展，他们无法再使用这种简单的方法跟上速度。在某一时刻，数据开始大量涌入，单页电子表格转换为数据库，随后又扩展为数据仓库。此时如果没有在数据分析上进行适当的投资，这些公司将永远无法释放这些数据的潜力，以加速其增长并提高其运营效率，例如，开发更好的产品或提供更好的服务。
数据清洗
数据治理：将数据从源头进行清洗
数据一切都与技术的集中化有关。数据安全地存储在企业大型机上，只有具备导航预处理数据库技能的程序员才能访问它。差不多四十年后，所有这些都与数据民主化和强大的数据治理战略的需求有关。
做好数据治理，究竟该怎么入手，从哪里开始？
在对数据有强依赖的企业中，数据治理的重要性已经变得毋庸置疑。大家都想把它做好，但是怎么入手，从何处入手，却没有很好的指导。
数据清洗，让你告别数据垃圾！
今天我要跟大家分享的是数据治理过程中数据清洗的流程和步骤。我们先了解一下数据清洗。简单来说，就是对数据进行“洗澡”，去除其中的“污垢”，使其变得干净、整洁、有价值。它包括识别和纠正数据中的错误、重复、不完整和不一致等问题，从而提高数据的质量和可用性。
数据治理：搭好体系框架，是数据治理成功的关键
数据治理的框架体系是指一套结构化的方法和原则，用于指导组织在数据管理和数据资产管理方面的活动。它提供了一种系统化的方法，帮助组织规划、实施和监督数据治理，以确保数据的质量、安全、可用性和合规性。
筛斗数据告诉大家：数据清理的5个步骤
数据清洗也叫数据清理，是指从数据库或数据表中更正和删除不准确数据记录的过程。广义地说，数据清洗包括识别和替换不完整、不准确、不相关或有问题的数据和记录。通过有效的数据清洗，能够确保所有数据集应保持一致并且没有任何错误，为以后数据的使用和分析提供支撑。
数据治理：从业务驱动到数据驱动的全面指南
数据治理，简单来说，是建立模型、制定标准规范、设计流程，并采集、存储、管理、使用数据的过程。这些要素共同构成了数据治理的骨架。然而，企业进行数据治理的根本原因，是为了解决实际业务中存在的数据问题，如数据不一致、数据质量低下、数据使用效率不高等。
