数字经济时代，数据已成为企业最重要的生产要素之一以及价值飞升的资产之一。随着企业数字化进程的推进，财务部门将进一步拓展数据获取的广度和深度，在业财融合过程中扮演重要角色，会计大数据逐步形成。
作为大数据技术在财务领域的应用分支，会计大数据分析与处理技术是将会计大数据予以价值化的有力工具。
其中，数据清洗在财务数字化典型业务场景中发挥重要作用，帮助企业将大量的、结构复杂、杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据和数据结构，提炼数据价值。
会计大数据由于其数据源来源广泛，且数据类型和数据结构较为复杂，容易产生数据缺失、数据重复、数据错误等很多“脏”数据，因此数据治理中在数据采集之后首先需要进行数据清洗来保证数据的准确完整、可靠有效。数据清洗是指按照一定规则对“脏”数据进行处理的过程，通过去噪、数据过滤、数据聚合、数据修正等方式剔除数据中的噪音和干扰项来提高数据质量。企业数据治理中如果没有可靠的数据作为支撑，再复杂的算法模型、再丰富的可视化设计也没办法真正发挥作用，数据清洗在数据价值释放过程中是至关重要的。
数据清洗是处理“脏”数据的过程，重点在于设定数据排查规则，发现异常与错误，从而采取相应的清洗措施，以提高数据的准确性，为后续复杂的算法模型、丰富的可视化展示提供支撑。
而在企业工作实践中，所采集到的原始数据往往存在着各种各样的数据问题，财务需要根据不同的数据问题采取针对性的清洗策略，以去除或修正数据中的错误，从而可以改进工作实践、提高业务效率、获得更快的销售周期、作出更好的决策。
在进行正式数据清洗工作之前，必须要了解大多数错误发生的位置，以便确定根本原因并构建管理数据的计划。有效的数据清洗将会对整个企业产生全面的影响，因此企业内部应尽可能保持开放和沟通。第一，负责人。数据清洗总体负责人即首席数据官（CDO），除此之外，还需要为不同的数据集分配业务和技术的负责人。第二，指标。理想情况下，数据质量应用1-100间的某个数字标注。虽然不同的数据可能具有不同的数据质量，但有了总体的数字度量可以帮助企业衡量其持续改进的情况。第三，行动。企业应确定一组明确的行动计划以启动数据质量管理。随着时间的推移，这些行动方案需要随着数据质量的变化和企业优先级的变化而更新。 如果数据在成为系统中的“脏”数据（或重复数据）之前可以修复，则可节省大量的时间并省去很多工作量。例如，如果表单过于拥挤，需要填充过多的字段，那么这些表单中便存在数据质量问题。鉴于企业不断生成更多的数据，因此，在源端修复数据至关重要，这样可以提高数据清洗效率，提高企业数据治理能力。数据准确性是数据清洗工作过程中需关注的问题。随着数据清洗工作的进行，需在保证数据清洗效率的同时保证数据准确性，尽量降低数据准确性的损失。企业可以通过数据质量监控工具实现对企业数据的实时测量，提升数据质量，确保数据准确性。如果一些重复项确实是无意中重复输入的，数据清洗工作需确保主动检测出并删除它们。删除所有重复的条目后，还必须考虑以下事项：第一，标准化。确认每列中存在相同类型的数据。第二，规范化。确保所有数据都一致地记录。第三，合并。将多条重复的记录合并为一条有效、准确的记录。第四，聚合。对数据进行排序，并将其以汇总形式表示。第五，筛选。缩小数据集范围，仅包含需要的信息。经过数据清洗全流程后，数据完整度与准确度需通过补齐数据进一步完善。补齐数据是帮助企业定义和完成缺失信息的过程，可靠的第三方数据来源通常是管理此做法的最佳选项之一。通过补齐数据，企业可以形成相对完整的会计大数据，从而为决策提供完整数据支撑。
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