ETL 是数据仓库的最重要的基础，良好的 ETL 从业务系统中抽取数据，转换数据质量，保证数据一致性，这样才能够保证各个独立的不同的数据源能够集成到一起，最终只有这样才能真正达到决策支持的目的。
数据清洗是 ETL系统的一个最重要的步骤，数据的抽取和加载也是很必要的，但是他们只负责数据的迁移和重组格式。只有数据清洗才能真正改变数据，并且为了目标提供高质量的数据保证。
高质量数据意味着：
正确的。数据的值和描述一定是真实的和业务系统保持一致的。
明确的。数据的值和描述有且只能有一个意思
一致的。数据的值和描述在全局中也即数据仓库中都表示一个意思
完整的。这有两个方面。首先确保每一条数据都必须是有意义的（不能为 NULL值），其次要求我们在处理过程中不能有任何信息的“损失”
通常情况下，当 BI/DW 项目结束时，用户总是会将 BI 报表和 OLTP 报表或者明细报表进行比较，以检验数据仓库报表的准确性。一旦用户发现它们之间是不一致的或者误差超过一定比率，他们往往就会认为 BI 项目很失败。
没有绝对的准确，但是一定要知道为什么不准确，这是数据仓库项目的一个基本要求。
数据仓库的数据来自于多个数据源，所以数据的一致性很难得到保证，既然没有绝对的准确，那么就需要制定一个标准。因此我们建议和客户达成一种相对标准，定义一个可以接受的误差范围。在这个前提下，我们找到误差的原因，并给出分析报告，来提高客户的满意度和对数据仓库项目的信心，从而确保数据仓库项目成功的机率。
1、根源和选择
2、数据质量存在问题的根本原因在于数据源，保证数据质量是很困难的事情。这是事实，但是那一些潜在的问题会带来数据质量问题呢？可以归为以下几类：
数据格式问题 ,l 例如数据缺失，超出数据范围，无效数据格式等等。
3、数据一致性问题，处于数据库性能考虑，有时候可能会有意的去掉一些外间或者检查约束。
4、业务逻辑问题，这个很难说正确还是错误，通常是由于数据库设计得不够严格或者谨慎。
构造数据仓库系统时，完全理解业务系统的业务逻辑和整体情况是不可能的。我们不能完全去研究那些详细的设计文档，同时后来的很多需求变更也并不完全放映到文档上来，因此需要花费大量的时间去定位和分析其中的原因和变化。用户要求在进行 ETL 之前必须了解所有的业务逻辑和规则，显然也是不现实的。个人认为我们只需要了解和处理那些可能遭遇问题的数据。我们必须决定这些数据是拒绝呢还是处理。假如数据质量得不到保证的话，在后续的处理过程中，这样的错误将逐渐被放大。
正是因为数据质量问题贯穿于项目的整个生命周期，而且不能避免，我们必须面对而且给出解决办法，尽量把影响减小到最少。
通常情况下，当我们遇到错误数据， ETL 一般提供以下 4 种解决办法：
1、没有任何处理的通过记录
2、通过记录，打上错误标记
3、拒绝记录
4、停止 ETL 任务
下面就这几种情况进行一下分析：
首先选项 1明显不能保证数据质量，并将最终影响报表质量。
其次选项 3也不能保证数据完整性，因为数据将发生遗弃，也将会影响报表质量。
再次选项 4会影响 ETL处理，导致数据仓库不能正常运行下去。
所以，最常见的处理方式就是选项 2，首先保证这些记录顺利通过，然后记录一些错误标志，并通过报表反映出来。
这样做有以下四种好处：
1、通过特殊处理确保了数据的完整性
2、反映了数据仓库的数据源数据质量
3、对数据质量可以有一个比较准确的度量
4、确保了数据仓库的顺利实施和任务的正常调度
数据质量应该尽量确保在 ETL 环节中进行，因为每一点的错误都会导致后续处理的无限放大，同时数据仓库的处理是线性进行的，当发现错误时，很难回过头来对数据进行重新的处理。因此尽量把错误和数据质量问题消除在靠前的位置。
可测量性
数据清洗通常根据不同的情况进行处理，在这里没有办法一一列举，只能对常用的几种情况进行分析处理。
维度： NULL值
假如维度数据为空，在数据处理时可能会导致错误的处理，通过 SQL 处理时事实表中可能会丢失这部分数据。
维度：外键丢失
前者提到处于数据库性能考虑，业务系统有时候会放弃外间约束或者检查约束，但这样数据的完整性有时无法得到保证，当数据被修改或者删除的时候，这部分数据可能会变成孤儿数据。
度量值：超出范围
假如没有约束和检查规则，原始数据表中的度量值可能为空或者超出预想的范围，当我们处理和计算这部分数据的时候，也会导致错误的结果。
业务逻辑和录入错误
很显然，这部分错误，我们基本上是无能为力的，缺乏有效的验证和纠错，实际上数据仓库的流水线作业形式和巨大的数据量，让我们对这些数据的校验变得不太可能了。我们只能祈求业务系统录入人员的责任心了。
处理
实际上对于 NULL 值，缺乏一致性，数据范围的处理，可以通过简单的语句来完成。
Example:
-- Create a original table, only include ID and two measure fields.
-- here ID is one of attribute columns only, so it can be Null values.
-- two measure fields have no constraint or check rule, they may be
-- NULL or out of Scope, on the assumption that the scope value of
-- measure1 and measure2 field is between 0 and 100.
Create table table_original
(
ID INT,
Measure1 LONG,
Measure2 LONG
)
-- Create a dimension table, only include ID and Name fields.
CREATE TABLE table_dimension
(
ID INT CONSTRAINT Pri_Table_Dimension PRIMARY KEY,
Name VARCHAR2 (20)
)
-- Create a fact table, Only include ID and two Measure. It will save
-- compute or count result.
Create table table_fact
(
ID INT NOT NULL,
Measure1 LONG,
Measure2 LONG
)
--Insert a sample data into dimension table and original table.
INSERT INTO table_dimension VALUES (1,'a');
INSERT INTO table_dimension VALUES (2,'b');
COMMIT;
INSERT INTO table_original VALUES (1,1,1);
INSERT INTO table_original VALUES (2,101,2);
INSERT INTO table_original VALUES (3,3,3);
INSERT INTO table_original VALUES (null,4,4);
COMMIT;
--Common OLTP Report Usage, Query SQL is like
SELECT A.ID ID,SUM(A.Measure1) Measure1,SUM(A.Measure2) Measure2
FROM table_original A,table_dimension B
WHERE A.ID = B.ID
GROUP BY A.ID;
--The Result is below:
ID Measure1 Measure2
1 1 1
2 101 2
So we can get the count value of 1 and 2 in ID field only, it means two
Records are lost, in fact the Measure1 value of ID 2 is out of scope.
--If in OLAP report, we will make Data Clean
--If ID is NULL, we will use -1 replace it
--If ID is not exist in original table, we will use -2 replace it
--We also need check the validity and scope of measures field, we will
--give a default value or average value, it depend on our need.
--So query SQL is like
SELECT -- A.ID,B.ID, -- the transformed field names ID
DECODE(NVL(A.ID,-2),-2,-2, DECODE(NVL(B.ID,-1),-1,-1,B.ID)) AS ID,
SUM(CASE A.Measure1>0 AND A.Measure1<100 THEN Measure1 ELSE 0 END
) Measure1,
SUM(CASE A.Measure2>0 AND A.Measure2<100 THEN Measure2 ELSE 0 END
) Measure2,
FROM table_original A,table_dimension B
WHERE A.ID = B.ID(+)
GROUP BY DECODE(NVL(B.ID,-2),-2,-2, DECODE(NVL(B.ID,-1),-1,-1,B.ID))
So we will get the result below
Record
A.ID
B.ID
ID
Measure1
Measure2
1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
0
2
3
3
NULL
-2
3
3
4
NULL
NULL
-1
4
4
加入校验过于复杂，我们也可以求助用户自定义函数或者存储过程进行数据清洗。
数据质量的可度量性
如果用户对报表质量提出质疑，我们可以比较容易的给出错误度量报表，只需要提供各个维度中 -1 ， -2 的数据即可。假如方便的话，还可以提供相关图表。
当然如果在报表仍然存在问题，我们只能求助于 SQL ，通过排除法，来完成报表的质量验证工作。
--First count the record number of original table.
SELECT COUNT(*)
FROM table_original A
--Relate with the first dimension table, and capture the record number.
SELECT COUNT(*)
FROM table_original A,table_dimension1 B
WHERE A.ID = B.ID;
--Relate with the second and more dimension table, and capture the
--record number, to verify the result.
SELECT COUNT(*)
FROM table_original A,table_dimension1 B, table_dimension2 C
WHERE A.ID = B.ID
AND A.ID = C.ID;
相关资源：学会这五步,数据质量检测不再是个事儿!-算法与数据结构文档类资源...
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