数据标准化程度低是隐藏的利润杀手。当客户姓名、产品或销售数据在不同系统(甚至在同一个应用程序中)以不同格式出现时，这会妨碍决策、增加运营成本并使企业面临不必要的风险。

数据不一致会减慢从日常运营到高级分析的所有速度，并使组织容易犯代价高昂的错误。然而，对于依赖多个 SaaS 平台和内部应用程序的企业来说，系统间的数据差异几乎是不可避免的。这就是数据标准化势在必行的原因。

通过实施数据标准化，企业可以消除这些差异，简化数据缺陷，并确保每个决策都基于一致、高质量的信息。结果不仅是数据更清晰，而且效率更高、洞察力更准确，数据驱动的结果更强大。

什么是数据标准化?

在数据世界中，标准是指给定域中的所有数据值必须遵循的统一格式或结构。数据标准化 是将不正确或不可接受的数据表示形式转换为可接受形式的过程。

了解什么是“可接受的”的最简单方法是了解您的业务需求。理想情况下，组织必须确保大多数(如果不是全部)应用程序使用的数据模型应符合其业务需求。实现数据标准化的最 佳方法是使数据表示、结构和定义与组织要求保持一致。

与许多人的想法相反，数据标准化不仅仅是整理数据库中的信息，而是要构建干净、可靠的数据基础，以推动增长。标准化数据的呈现方式可确保所有系统都使用同一种语言。这使得数据专业人员更容易提取有意义的见解、做出准确的决策、改善客户体验并简化运营。

数据标准化错误的类型和示例

从格式不匹配到结构不一致，非标准化数据可以以各种形式表现出来，从而减慢流程并难以提取价值。以下是一些常见的数据标准化错误示例：

1.数据类型不一致：

当不同的系统将相同的信息存储为不同的数据类型时，就会发生这种情况。例如，一个系统可能将客户的电话号码存储为带有破折号或括号等字符的字符串(文本)，而另一个系统只允许将其存储为正好 10 位的数字。这种不一致可能导致数据集成和处理过程中出现错误。

2.结构不一致：

当系统间数据字段的格式或组织不同时，就会发生结构不一致。例如，一个应用程序可能将客户姓名存储 为单个字段，而另一个应用程序则将其分解为名字、中间名和姓氏。这种数据不一致使得难以有效地组合或分析数据。

3.格式不一致：

当同一类型的数据在不同系统中以不同的格式呈现时，就会出现这种数据标准化错误。例如，客户的出生日期在一个系统中可能采用MM/DD/YYY(数字格式 - 例如 09/15/2024)格式，而在另一个系统中则采用月日年(文本格式，例如 2024 年 9 月 15 日)格式。如果不采用一致的标准，这些不同的格式可能会使跨系统比较、汇总或分析数据变得困难。

4. 域值不一致：

当数据值在不同系统中的表示方式不同时，就会发生域值不一致。例如，客户性别在一个系统中可能被列为“女性”或“男性”，而另一个系统则使用“F”或“M”。这会在数据分析过程中造成混乱。

5.人为错误和数据输入错误：

除了这些常见情况之外，拼写错误、缩写、打字错误、转录错误以及缺乏验证约束也会增加数据标准化错误并导致数据集不完整或不准确。

为什么需要标准化数据?

每个系统都有自己的一套限制和约束，这导致了独特的数据模型及其定义。因此，组织可能需要转换数据，然后才能被任何业务流程正确使用。标准化也是必要的，以解决不一致和错误，并获得准确、可靠的数据，以便做出有效的决策。

数据标准化不仅仅是技术上的需要，也是任何希望充分发挥数据潜力的企业的战略要求。以下是数据标准化至关重要的主要原因：

1. 确认传入或传出数据

组织经常与外部利益相关者(例如供应商或合作伙伴)交换数据点。这通过多个接口完成。如果没有标准化，传入和传出数据的格式和结构可能会有所不同，并带来集成挑战和数据质量问题。例如，如果您的 CRM 系统从合作伙伴处收到不同格式的客户数据(例如，电话号码为文本而不是数字)，则数据集中可能会出现不一致的情况。

标准化数据可确保所有传入和传出信息遵循相同的格式和定义。它可确保一致性、减少错误并简化数据集成流程。

2. 为商业智能(BI)或分析准备数据

如上所述，相同的数据可以用多种方式表示。但是，大多数 BI 工具并非专门用于处理数据值的每种可能表示。因此，它最终可能会以不同的方式处理相同的数据。这可能会导致有偏差或不准确的 BI 结果。因此，在将数据输入 BI 系统之前，必须对其进行 清理、标准化和重复数据删除，以确保提供正确、有价值的见解，从而推动更好的决策和战略制定。

3. 合并实体以消除重复

数据重复是企业面临的最大数据质量隐患之一。为了实现高效、无错误的业务运营，您必须 消除 属于同一实体(无论是客户、产品、位置还是员工)的 重复记录，而有效的数据重复删除 流程需要您遵守数据质量标准。

标准化有助于整合记录，消除冗余，并确保每个实体只出现一次，从而提高数据准确性和运营效率。

4. 部门间共享数据

为了使数据在部门之间互操作，数据必须采用每个人都能理解的格式。然而，实际上，组织内的不同部门可能使用不同的数据系统和格式。这可能会延迟任务完成并阻碍团队生产力。

数据标准化有利于实现数据的无缝共享和交流，确保信息在各部门之间可互操作。

数据标准化的好处

数据标准化具有一系列优势，对于任何旨在改进和优化数据管理实践的组织来说，这都是一个必不可少的过程。它确保：

• 一致性：数据标准化将所有数据条目转换为相同的格式，减少错误并提高准确性。

• 效率：标准化数据极大地加快了各种业务流程，并避免了因手动更正数据而造成的代价高昂的延误。

• 互操作性：数据标准化实现跨部门和系统之间的无缝数据共享。

• 合规性：标准化数据有助于满足某些行业对数据处理和治理的监管要求。

数据标准化可以从根本上改变组织的运作方式。

标准化数据可实现数据驱动的决策，提高运营效率，并确保遵守行业法规和协议。这是一项投资，可通过降低与数据管理不善相关的成本并为组织取得成功奠定基础，从而产生长期收益。

数据清理与数据标准化

数据清理和数据标准化这两个术语经常互换使用。但两者之间还是有细微差别的。

数据清理

数据清理是识别不正确或脏数据并用正确值替换的过程。这涉及以下任务：

• 删除重复项：识别和消除重复记录以确保每个数据点都是唯一的。

• 纠正错误：修复印刷错误、拼写错误和不正确的输入。

• 填充缺失数据：通过输入缺失值(在适当的情况下)或使用数据插补技术来解决数据集中的空白。

数据标准化

数据标准化是指将数据值转换为不同系统和数据集中可接受的一致格式的过程。这涉及：

• 一致的格式：确保数据以统一的格式表示，例如在所有系统中使用相同的日期或电话号码格式。

• 统一定义：协调定义和价值观，例如使用标准化代码或术语来表示类别，如使用“男性”或“M”表示性别。

尽管存在这些差异，但这两个过程的目的(和结果)是相似的——消除数据集中的不准确性和不一致性。这两个过程对于 数据质量管理 计划都至关重要，必须齐头并进。

如何标准化数据?

数据标准化是一个结构化的过程，可确保数据集的一致性。它包括四个简单的步骤：定义、测试、转换和重新测试。让我们更详细地介绍每个步骤。

1. 定义标准

数据标准化过程的第一步是建立符合组织需求的明确标准。定义标准的最 佳方式是为您的企业设计数据模型。该数据模型将代表某个实体的数据值必须符合的最理想状态。

设计数据模型包括：

• 识别关键数据资产： 确定对您的业务运营至关重要的数据元素，例如客户详细信息、产品信息或财务记录。

• 定义数据字段和结构：概述每个数据字段应包含哪些信息以及应如何构建。例如，客户资料可能包括姓名、地址、电子邮件和电话号码字段 - 其中姓名字段跨越三个字段，地址字段跨越两个字段。

• 设置数据类型和限制：为资产中标识的每个字段分配数据类型。例如，名称字段是字符串值，电话号码是整数值，等等。此外，指定字符或数字限制。例如，电话号码可能限制为 10 位数字，姓名可能限制为 15 个字符，等等。您还可以设置最小字符限制。

• 建立模式和格式：确定数据字段必须遵循的模式和格式——这可能不适用于所有字段。例如，每个客户的电子邮件地址都应遵循正则表达式：[chars]@[chars].[chars]，或日期必须遵循 MM/DD/YYYY 格式。

• 定义数值的测量单位(如果适用)：例如，客户的年龄以年份来衡量。

• 创建值域：为具有预定义选项的字段定义可接受的值，例如客户年龄必须是 18 到 50 之间的数字、性别必须是男或女、状态必须是活跃或不活跃，等等。

设计完成后，可以将数据模型放置在 ERD 类图中，以帮助可视化每个数据资产的定义标准以及它们之间的关系。零售公司的标准化数据模型示例可以是：

2. 标准测试

实际的数据标准化从第二步开始，因为第一步只关注定义标准——一次性完成或每隔一段时间逐步审查和更新。

定义标准后，下一步就是评估当前数据与标准的符合程度。下面，我们将介绍多种技术，用于测试数据值的标准化误差，并生成一份标准化报告，突出显示不一致之处，从而可用于解决问题。

a.解析记录和属性

设计数据模型是数据管理中最重要的部分。但不幸的是，许多组织没有及时设计数据模型和设置通用数据标准，或者他们使用的应用程序没有可自定义的数据模型——导致他们以不同的字段名称和结构捕获数据。

当您从不同的系统收集信息时，您可能会注意到，有些记录会将客户姓名作为单个字段返回，而其他记录则会返回三个甚至四个字段，涵盖客户姓名。因此，在对任何数据集进行错误筛查之前，您必须先解析记录和字段，以获得需要进行标准化测试的组件。

解析记录和属性有助于了解数据在不同系统中的存储(结构)方式并发现不一致的数据模型。

示例：一个系统可能将客户姓名列为单个字段，而另一个系统则将其分为“名字”和“姓氏”字段。解析这些记录可让您识别不匹配的情况并确保数据在各个系统中遵循统一的结构。

b.生成数据配置文件报告

下一步是通过分析系统运行已解析的组件。 数据分析工具 会报告有关数据属性的不同统计信息，例如：

• 一列中有多少个值符合所需的数据类型、格式和模式?

• 一列中存在的平均字符数。

• 数字列中存在的最小值和最大值。

• 列中最常见的值及其频率(它们出现的次数?)

数据剖析报告提供了有关数据质量的重要见解。最重要的是，它揭示了可能不太明显的不一致之处。

示例：数据剖析报告可能会显示，客户地址列的 20% 包含的值超出了标准中定义的最大字符长度，这表明需要进一步清理。

c.匹配和验证模式

模式匹配对于验证数据是否符合既定标准至关重要。

尽管数据分析工具确实会报告模式匹配，但我们会单独讨论它(更深入一点)，因为它是数据标准化测试的重要组成部分。模式不匹配可能会揭示需要修复的不一致或不正确的数据条目。

要匹配模式，您需要先为字段定义一个标准正则表达式 (regex)。这有助于在测试期间标记任何不符合此模式的条目。

示例：对于电子邮件地址，可以应用正则表达式(如 ^[a-zA-Z0-9+_.-]+@[a-zA-Z0-9.-]+$)来识别不符合给定模式的电子邮件地址。

d.使用字典进行验证

可以通过将值与字典或知识库进行比较来测试某些数据字段的标准化程度。您还可以将它们与自定义创建的字典进行比较。这样做通常是为了识别需要更正的不一致之处，例如拼写错误、非标准缩写或缩写名称。

示例：公司名称通常包含 LLC、Inc.、Ltd. 和 Corp. 等术语。将它们与充满此类标准术语的词典进行对照，有助于识别哪些术语不符合要求的标准或拼写错误。

e.测试专业领域

在测试数据以进行标准化时，您可能需要测试专门的字段，例如位置或地址。

地址标准化涉及根据权威数据库(例如 USPS(在美国)或其他邮政服务)检查地址格式，并将地址信息转换为可接受的标准化格式。

标准化地址应正确拼写、格式化、缩写、地理编码，并附加准确的 ZIP+4 值。所有不符合要求标准的地址(尤其是应该接收快递和货物的地址)都必须标记，以便根据需要进行转换。

地址测试工具可以验证数据是否符合邮政标准。这可确保货物被送往正确的地点，并有助于避免不必要的延误或成本。

对于不一致的地址记录，企业内容解决方案的匹配率比其他供应商高出 24%。

3. 转换

在数据标准化过程的第三步中，最终需要实施数据标准并将不合格的值转换为标准化格式。这可以包括：

转换字段数据类型，例如，将存储为字符串的电话号码转换为整数，并消除电话号码中存在的任何字符或符号以获得 10 位数字。

• 转换数据模式和格式，例如将日期格式从 DD/MM/YYYY 或月日年转换为 MM/DD/YYYY。

• 更新计量单位，例如将产品价格转换为美元等一致货币。目的是标准化计量单位。

• 扩展缩写 以完成表格，例如将 NY 替换为 New York，将 NJ 替换为 New Jersey 等等。

• 消除 数据值中的噪声以获取更有意义的信息，例如从公司名称中删除 LLC、Inc. 和 Corp. 以获取没有任何噪声的实际名称。目的是从数据字段中消除冗余、不相关或无用的信息。

• 以标准化格式重建值 ，以防需要将它们映射到新的应用程序或数据中心(如 主数据管理系统)。

所有这些转换都可以手动完成。然而，这将是一个耗时且低效的过程。值得庆幸的是，有一些自动化工具可以通过自动化标准测试和转换阶段来帮助简化任务并为您清理数据。

4. 重新测试以达到标准化

转换过程完成后，重新测试数据集的标准化错误是一种很好的做法。

为此，比较标准化前后的报告，以了解配置的流程修复数据错误的程度(评估转换过程的有效性)以及需要改进的领域，以获得更好的结果。