数据清理包括识别和纠正数据集中的错误、不一致和不准确之处，以确保分析的质量和可靠性。与专注于发现见解的探索性分析不同，清理是一个准备步骤。为避免花费过多时间，应将重点转向主动的数据质量管理。这意味着预先建立明确的标准，自动化重复性检查，并设计数据收集流程以从一开始就最大限度地减少错误，而不是仅在问题发生后进行修复。
例如，使用客户关系管理系统的销售团队可以在数据输入过程中实施验证规则（如要求特定的电子邮件格式），并使用自动化脚本每天标记重复记录。在制造业中，工程师可以配置物联网传感器，在数据存储之前直接从源头过滤掉不合理的物理读数（例如负压力值），从而减少下游的清理工作。
主动管理显著减少了清理时间，提高了分析准确性，并加快了决策速度。然而，这需要在定义标准和构建自动化方面进行初始投资。对于不可预见的问题，一些清理工作总是必要的。忽视前期质量可能导致在有缺陷数据的分析上浪费资源，并可能导致糟糕的业务决策。未来的工具越来越多地将自动化数据质量监控直接集成到数据管道中。