数据清洗也会非常费劲。比如说物料主数据，可能涉及几十万条数据，清洗这方面的有什么

帅到没盆友

2024-10-25

关于主数据清洗工作的实践方法，我们通常采用以下策略：

首先，明确主数据的规则是关键一步。这包括确立每个数据模型的标准以及各属性应遵循的规则。通过这些规则，我们进行初步筛选，自动反馈机制会指出哪些数据的哪些属性未达标，并提示正确的规则要求。这一步骤有效过滤了不符合规范的数据。

其次，针对需要进一步清洗的数据，我们尝试利用自动化匹配技术或第三方接口获取的数据进行对应处理。这种方法提高了清洗效率，减少了人工干预的需求。

然而，在某些复杂或特定情况下，如SAP系统等国外软件环境中，由于系统自带的特殊规则（如字段长度限制），可能导致数据在存储过程中出现截断等问题。这类问题难以通过简单的自动化手段解决，因此，我们更多地依赖于人工审核与比对。通过对比业务系统与SAP系统中的数据差异，我们能够识别并纠正因系统规则导致的数据问题。

对于名称等关键信息缺失或错误的情况，我们利用清洗工具进行自动化更新，以恢复数据的完整性和准确性。但对于某些复杂或特殊的内容，仍需通过人工方式进行处理。虽然面对大量数据时，人工处理显得尤为繁琐，但制定明确的清洗规则并据此进行初步清洗，仍是提高整体效率的有效方法。

综上所述，主数据清洗工作需结合自动化工具与人工审核，针对不同情况采取灵活多变的策略，以确保数据的准确性和完整性。