数字化转型的推进中，主数据管理与数据标准建设显得尤为关键，且常常先于应用体系的建设进行。在实际建设过程中，应用系统的建设往往先行。这导致在进行主数据治理及主数据治理平台建设时，我们不得不考虑历史数据与新数据标准的兼容问题，以及历史数据的清洗问题。
本文的核心议题是探讨主数据中历史数据的清洗策略和工具的应用。数据清洗，是一个至关重要的过程，它旨在发现并改正不完整、不正确、不准确和不一致的主数据，从而提高数据质量。
数据清洗不仅涉及发现并纠正数据文件中的可识别错误，更是一个确保数据准确、完整、一致、有效和唯一的过程。由于数据通常从多个业务系统中抽取，包含不少历史数据，其中不可避免地存在错误数据和冲突数据。这些“脏数据”是用户不想要的，需要通过一定的规则和工具进行清洗。
一、缺失数据处理
缺失数据主要是指信息缺失，如供应商名称、客户区域等未完整填写，或业务系统中主表与明细表不能匹配等情况。对于这类数据，应进行过滤，并分别写入不同的文件中要求客户在规定时间内补全。
缺失数据的处理方式可以分为人工处理和自动处理，直接忽略、填补缺省值和依据其他数据填补缺省值等。人工清洗方法虽然准确度高，但效率较低；而自动清洗方法虽然效率高，但灵活性较差。
二、噪声数据处理
噪声数据主要包括错误数据和重复数据。错误数据通常是由于业务系统不够健全，接收输入后未进行判断便直接进入数据库造成的。对于错误数据，需要进行分析并应用统计方法和人工智能等方法进行平滑处理或修正。
三、数据清洗步骤
在进行数据清洗时，首先需要定义和确定错误的类型。之后搜寻并识别错误示例，这包括自动检测属性错误和检测重复记录的算法。在定义好清洗转换规则与工作流后，执行清洗操作，并在各个数据源上进行预先定义好的转换步骤。
完成清洗后，干净的数据应回系统中，以提高原系统数据质量，避免未来重复的清洗工作。
总体而言，主数据的历史数据清洗是一项复杂而重要的任务，需要认真和管理，并应用专业的方法和工具。得帆在主数据的清洗与治理方面拥有丰富的经验和专业能力，能够助力客户解决主数据历史数据的难题。
主数据的历史数据清洗是确保主数据管理成功的关键一步。通过科学的方法和工具，我们可以高效地完成这一任务，为主数据管理奠定坚实的基础。
在未来的主数据管理中，我们将继续关注并应用先进的数据清洗技术和工具，以进一步提高主数据的准确性和完整性。我们也将注重培养一支具备专业知识和技能的数据管理团队，以确保主数据管理工作的持续性和高效性。
我们相信，通过不懈的努力和专业的技术手段，我们能够为主客户提供优质的主数据管理和数据标准建设服务，助力客户在数字化转型的道路上取得更大的成功。