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7 个免费的数据校验思路,代码不用写

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做系统对接、批量导入的朋友都吃过脏数据的苦:对账对不平、导入报错、流程跑到一半才发现数据质量有问题。其实很多校验根本不用写代码,用表格软件和数据库自带的能力就能拦住。这篇分享 7 个免费好用的数据校验思路,每条对应一种常见的脏数据场景,建议直接套用到自己的流程里。


  • 必填校验:给关键列设置数据有效性规则或条件格式,空值和未填项自动标红,想漏都漏不过去,从源头保证主数据完整;
  • 类型校验:日期列统一格式、数字列限制数值输入,从源头掐住类型错误,比事后清洗省十倍功夫;
  • 范围校验:按业务上下限卡死,超出范围的值自动标记出来,进入人工复核队列,而不是直接流进系统;
  • 重复校验:用计数函数给重复出现的值打上标签,导入前集中清理一遍,避免同一笔数据被处理两次;
  • 关联校验:两张表按主键互相对账,一边有另一边没有的单独拉清单,交给业务确认是补录还是废弃;
  • 时序校验:开始时间必须早于结束时间,在途日期不能晚于归档日期,时间倒序的条目一律打回重填;
  • 合计校验:明细逐行加总对不上总数,九成是漏了行或者重复了行,拿它当交付前的最后一道总闸,过了它心里才有底。


使用建议:这七招可以按入口拦住、过程标记、出口核对的顺序组合起来用,不花一分钱,就能把大部分脏数据挡在流程之外。校验规则最好在项目启动时就和业务方一次谈定,写成双方确认的验收标准,后期能少很多扯皮。你还有什么独门校验技巧,欢迎在评论区分享给大家。

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7 个免费的数据校验思路,代码不用写

这几个校验点真的很实用,尤其是关联校验那条,以前处理数据时经常因为主键不一致导致漏掉某些记录,现在可以用这个方法确认了。还有合计校验也很关键,我以前就因为合计不对找了好久才发现问题出在哪。你们公司有这些自动化工具,用起来是不是更顺手了?有没有啥特别针对脏数据的工具或者技巧可以分享一下?

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