解析数据洁净之道：BI中数据清理对见解的深远影响

前言

随着数字化和信息化进程的不断发展，数据已经成为企业的一项不可或缺的重要资源。然而，这些数据往往是庞大的、复杂的，甚至掺杂着很多的无效的、错误的数据。那么如何在这些数据中过滤那些干扰项，保证数据发挥最大的作用呢？仅仅靠人工和常规数据分析方法，已经不能满足当前的需要，因此，商业智能（BI）工具应运而生。BI工具帮助快速的进行数据清洗、建模和分析，降低脏数据对系统的影响，保证数据的准确、干净，将原始、混乱的数据转化为可靠的资产，帮我在发展中取得优势。

脏数据的危害

脏数据指的是无效、出现偏差和没有实际意义的数据，通过这些数据，无法得到有效的信息。随着数据收集方式的多样化，收集到的数据缺乏统一的标准化格式。而且通常伴随下列的问题：

脏数据导致结果错误

原始数据中的错误会通过后期的数据分析、使用，进而得到错误的结果，依据这种结果做出的决策和发展方向，必将导致更大的错误和失败。

脏数据使得数据整合困难

不同的数据定义、类型、格式在进行数据整合时，将会是巨大的灾难，需要花费绝大部分的精力和时间来对数据进行处理，以确保能够正常的使用，并且收集到新的数据时，必须重复的进行这种费力且无意义的工作。

脏数据造成视觉盲区

不同的数据定义和使用，必定存在着差异，而这种差异最直接的体现就是信息的丢失和局限，从这种数据得到的结果，具有很大的误导性和局限性，导致企业丧失对市场的洞察力，进一步导致决策和发展上的失误。

脏数据导致数据衰减

收集到的数据会由于各种原因，出现过时、遗失和损坏，并且随着时间的推移，这种现象会逐步加剧。而面对如此庞大的数据，有针对性的筛选和清洗，才能最大程度上地保证数据的价值。

干净数据的价值

干净的数据就是对原始数据进行清洗之后的有效数据。干净的数据能够帮助企业更加准确真实地了解客户、产品和市场情况。帮助企业作出更加有力的决策，干净数据拥有以下几点优势：

方便管理

经过清洗的数据，格式统一、意义明确，更容易进行管理、储存和使用。而且，数据中难免会有敏感、隐私数据，而经过清洗的标准化的数据，可以更加合法合规的进行实时处理使用。

指导决策

干净的数据可以实现可信的分析，经过验证，清理之后的干净数据，就为BI工具的数据模型和分析打下坚实的基础，帮助决策者了解真实情况，从而作出更符合发展的决定。

避免冲突

对于企业内部来说，所有的决策和意见都会基于高质量的数据来进行，从更加全面的视角来进行判断，避免了人员之间由于数据孤立导致的冲突。

竞争优势

高质量、干净的数据提供了竞争优势。企业可以获得改进的商业智能，方便运营和作出更明智的决策。高可信的数据能在各个方面为企业的发展决策提供数据支持，以数据驱动企业发展，降低成本，提升效率。

准确、整洁的数据对于公司的决策和发展具有极其重要的意义。通过严谨的数据清理流程和先进的BI分析工具，我们能够将原始、杂乱无章的数据转化为可信赖的有价值资产，从而帮助公司获得竞争优势。

优秀的BI解决方案

葡萄城公司的嵌入式BI工具——Wyn商业智能是一种实时BI解决方案，能够快速地实现数据整合、过滤清洗和智能分析。其优秀的自助式BI设计，能够有效地降低数据分析对专业人员的依赖，开箱即用，让专业的人员能够专注于更高级别的工作。特色的嵌入式分析，能够将数据分析结果无缝集成到客户自己的系统中，打通数据孤岛，从多个数据源出发，得到最真实直观的数据分析结果。

Wyn商业智能拥有以下几个特点：

全面的数据源支持

Wyn 支持当前市面上几乎所有的数据管理产品，包括关系型数据库Oracle、Mysql、SqlServer，非关系型数据库MongoDB、Redis，文件型数据库Excel、JSON等等。即使是没有内置到系统中的数据库，也可以通过ODATA的方式接入使用。

多样化的建模方式

针对不同的使用场景提供了多样的建模方式，能够保证各种场景下的正常使用。

在BI大屏设计上，提供了多种建模方式，抽取模型能够满足跨数据源数据分析、直连模型满足了对数据实时性的要求。更有其他多种类型的数据建模，全方位满足客户的分析场景。
在报表展示上有直连数据库的直连数据集，跨数据源缓存分析的缓存数据集，更有支持通过接口推送数据的推送数据集和流式数据集，能够满足绝大多数场景下的数据接入和分析。
强大的数据展示能力
前面介绍了数据接入、数据清洗和数据建模，wyn的数据展示分为BI仪表板和报表两种。设计完成之后可以适配PC端、电视大屏和手机移动端等多种场景，真正地一次设计，处处运行。
BI仪表板，内置了丰富图表组件，如柱形图、饼图、水球图，可以快速的设计出使用的BI大屏
7.0版本中，在可视化组件的基础上，引入了Echarts 插件，可以更加方便快捷的开发自己的图标样式效果
至于报表，则在内部集成了多种多样的效果组件，常规的表格、二维表格统计的矩表、图片、条形码、富文本等等，帮助制作出实用又漂亮的报表。

Wyn使用案例

下面小编将为大家介绍一个基于数据源支持、建模和数据展示的例子：

1.数据连接

数据连接是所有数据分析之前都必须经历的重要步骤，在 Wyn 上这一步就是创建数据源。前面说过Wyn支持绝大多数的数据源，我们这里用 Mysql 数据库来创建我们的数据源。

创建 Mysql 数据源

在 Wyn 中通过"创建文档-->数据源"，就进入了数据源创建页面，在页面中找到 Mysql 数据库：

在创建时，可以直接在UI界面直接录入连接信息，非常地方便，

如果不习惯通过UI的方式连接，或者有一些特殊的配置，我们也可以通过连接字符进行连接：

信息录入完毕之后，可以通过左下角的"测试数据连接"来校验信息是否正确，是否可以正确连接到数据源

如果不成功，就返回检查信息，连接成功，则创建数据源。

创建完成之后，就可以看到数据源中的数据了：

2.数据准备

数据的准备过程是对分散、异构的数据进行一定的整合加工，从而形成可以用于数据分析和展示的数据集或模型。对于仪表板和报表的不同场景，Wyn 中有直连模型、抽取模型、直连数据集、缓存数据集、原生查询数据集、流式数据集以及推送数据集等多种类型。

抽取模型

抽取模型支持跨源抽取数据并建模，数据存储在本地的数据仓库中，以获得更快的分析速度和性能表现。模型中的各个表是"星"型结构，各个表之间通过字段进行关联，类似于数据库中的主外键关联。

缓存数据集

缓存数据集提供跨源数据查询并创建数据集，数据以缓存和刷新计划的方式进行同步，常用于数据实时性要求不高的分析场景。数据集的结果是一个"宽表"结构，相当于数据库中的左关联、右关联。所有的数据全部显示在一个表上。

3.数据展示

仪表板

Wyn 的仪表板可以理解成一块画布，将多个可视化组件按照一定的逻辑在这个画布上进行排布，从而形成具有实际意义的数据看板。在进行数据分析的同时，具备非常优秀的视觉效果。

报表

报表是现代企业信息化不可缺少的统计分析工具，它主要用来实现企业内相对固定的资金日报、销售周报、财务月报以及关键数据的统计分析等较为细致的数据展示分析。报表使用类似 Office 的工作模式，功能强大，简单易学。仅需通过简单的拖拽操作便可以设计出具有复杂表头的表格类报表、参数查询报表、动态数据生成的多维交叉报表、布局灵活的表单类报表和图文混排的自定义报表等应用于各种需求场景的报表。

总结

在商业智能（BI）中，数据清理对于发现有价值的见解和作出正确决策至关重要。它不仅提高数据的准确性和可靠性，还帮助发现隐藏的模式和异常情况，提高数据的一致性和可比性，并保护数据的安全和隐私。因此，数据清理是BI过程中不可或缺的环节，值得组织和分析师们充分重视和投入精力进行数据清理工作，以获得更加准确、有意义的见解和更好的决策支持，如果您想了解更多关于BI数据清理的资料，欢迎点击这里。