Trong thời đại mà mọi quyết định kinh doanh đều dựa trên dữ liệu, phương pháp làm sạch dữ liệu nào là phổ biến nhất cho doanh nghiệp? Các doanh nghiệp có thể đầu tư vào công cụ phân tích dữ liệu hiện đại hay xây dựng hệ thống báo cáo phức tạp, nhưng nếu dữ liệu đầu vào bị lỗi, trùng lặp, hoặc thiếu chính xác, toàn bộ kết quả phân tích đều có thể bị sai lệch.
Theo nghiên cứu của IBM, các doanh nghiệp trung bình mất đến 30% doanh thu tiềm năng mỗi năm do dữ liệu kém chất lượng. Việc đầu tư vào làm sạch dữ liệu không chỉ giúp tiết kiệm chi phí xử lý, mà còn tăng hiệu suất vận hành và độ chính xác trong báo cáo.
Vậy trong thực tế, các doanh nghiệp và chuyên gia dữ liệu thường sử dụng những phương pháp làm sạch dữ liệu nào phổ biến nhất để đảm bảo tính toàn vẹn và đáng tin cậy cho hệ thống dữ liệu của mình?
Phương pháp làm sạch dữ liệu nào là phổ biến nhất?
1. Xử lý dữ liệu bị thiếu
Theo Harvard Business Review, các nhà phân tích thường dành tới 60% thời gian cho việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu, trước khi có thể bắt đầu phân tích. Con số ấy phản ánh một thực tế: chất lượng dữ liệu quyết định độ chính xác của mọi phân tích.
Một trong những vấn đề phổ biến nhất trong quá trình này là dữ liệu bị thiếu. Nó có thể xuất hiện vì nhiều lý do — lỗi nhập liệu, lỗi hệ thống, hoặc đơn giản là thông tin chưa được ghi nhận đầy đủ trong quá trình thu thập. Dữ liệu bị thiếu tưởng nhỏ, nhưng lại có thể làm lệch kết quả thống kê, ảnh hưởng đến mô hình dự đoán, và khiến nhà quản trị đưa ra quyết định sai lệch.
Vì vậy, việc nhận diện và xử lý dữ liệu bị thiếu không chỉ là bước kỹ thuật, mà là bước “bảo vệ niềm tin” cho toàn bộ quy trình phân tích.
Loại bỏ các dòng dữ liệu bị thiếu
Đây là phương pháp đơn giản nhất – và đôi khi cần thiết – khi tỷ lệ dữ liệu bị thiếu quá cao, hoặc khi các giá trị bị thiếu không mang ý nghĩa chiến lược. Tuy nhiên, phương pháp này chỉ nên áp dụng khi dữ liệu bị thiếu hoàn toàn ngẫu nhiên. Nếu không, việc loại bỏ có thể làm sai lệch mẫu và khiến dữ liệu mất tính đại diện.
Điền dữ liệu bằng giá trị trung bình, trung vị hoặc chế độ
Đây là cách phổ biến trong các bộ dữ liệu nhỏ hoặc khi dữ liệu bị thiếu ít. Phương pháp này giúp duy trì kích thước mẫu mà không làm thay đổi cấu trúc tổng thể. Tuy nhiên, điểm yếu nằm ở chỗ: việc điền giá trị trung bình làm giảm độ biến thiên tự nhiên của dữ liệu, khiến các phân tích thống kê (như phương sai, hồi quy) bị “làm phẳng”.
Sử dụng mô hình dự đoán để ước lượng giá trị bị thiếu
Đây là cách tiếp cận hiện đại hơn, tận dụng mối quan hệ giữa các biến để dự đoán giá trị bị thiếu thông qua các mô hình. Phương pháp này cho phép giữ nguyên cấu trúc dữ liệu và tái tạo những mối tương quan phức tạp giữa các biến, tuy nhiên đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về thống kê và học máy, cũng như khả năng đánh giá rủi ro của việc “ước lượng” sai.
2. Loại bỏ dữ liệu trùng lặp
Nhiều doanh nghiệp không nhận ra rằng, chỉ cần 5–10% dữ liệu trùng lặp, hiệu quả các chiến dịch marketing, báo cáo KPI hay mô hình dự báo đã không còn đáng tin. Và điều đáng nói là – phần lớn dữ liệu trùng đến từ chính những hệ thống nội bộ không đồng bộ với nhau.
Một chuỗi bán lẻ từng gặp tình huống này: mỗi cửa hàng tự nhập danh sách khách hàng thân thiết của mình, không theo một chuẩn chung. Kết quả, một khách hàng tên “Nguyễn Thị Lan” xuất hiện ba lần – ở ba cửa hàng khác nhau, với ba mã số khác nhau. Khi chạy chiến dịch tri ân, hệ thống tính ba lượt mua riêng biệt và “thăng hạng” khách hàng này lên mức VIP.
>> Chương trình tưởng như hiệu quả, nhưng thực ra chỉ là sản phẩm của dữ liệu trùng. Những lỗi nhỏ như vậy không chỉ làm méo kết quả phân tích, mà còn khiến chi phí marketing, CRM, lưu trữ đều bị “đội” lên vô nghĩa.
Cách doanh nghiệp thực tế thường làm
Thay vì nghĩ đây là công việc kỹ thuật, nhiều doanh nghiệp thực chiến chọn cách tiếp cận đơn giản mà hiệu quả hơn:
Thiết lập quy tắc định danh duy nhất cho từng đối tượng dữ liệu (ví dụ: mã khách hàng, mã sản phẩm, mã đơn hàng). Một bản ghi chỉ được sinh ra khi có ID hợp lệ.
Đối chiếu định kỳ giữa các nguồn dữ liệu, đặc biệt là khi doanh nghiệp dùng nhiều hệ thống (POS, CRM, kế toán…).
Tận dụng công cụ tự động phát hiện trùng – ví dụ như tính năng “Duplicate Detection” trong Power BI hoặc Pandas, có thể rà soát hàng nghìn bản ghi chỉ trong vài giây.
Và quan trọng nhất, xây văn hoá nhập liệu chuẩn ngay từ đầu – vì nếu mỗi nhân viên nhập theo một cách, công cụ nào cũng chỉ “chạy theo lỗi”.
3. Chuẩn hoá định dạng
Một bộ dữ liệu có thể đến từ hàng chục nguồn khác nhau: phần mềm kế toán, file Excel nội bộ, CRM, POS, hay thậm chí là báo cáo thủ công từ từng chi nhánh. Khi các nguồn này không được chuẩn hóa, dữ liệu sẽ trở thành một “mảnh ghép hỗn độn” – cùng là doanh thu, nhưng có nơi ghi “10.000.000”, có nơi “10,000,000 VND”, có nơi lại “10M”.
Khi ghép lại, những khác biệt tưởng nhỏ ấy khiến hệ thống không thể đọc hiểu đúng, biểu đồ sai lệch, mô hình phân tích bị lỗi,…
Một doanh nghiệp F&B từng triển khai hệ thống báo cáo bán hàng theo ngày. Tuy nhiên, các chi nhánh lại nhập ngày tháng theo hai kiểu: “03/07/2025” (MM/DD/YYYY) và “07/03/2025” (DD/MM/YYYY). Kết quả: doanh thu ngày 3 tháng 7 bị cộng gộp với ngày 7 tháng 3, khiến biểu đồ tăng trưởng biến dạng hoàn toàn.
Một số thực hành chuẩn hóa phổ biến mà doanh nghiệp nên áp dụng
Chuyển đổi thống nhất chữ hoa/chữ thường: Giúp đồng nhất dữ liệu tên khách hàng, tên sản phẩm hoặc địa chỉ. Ví dụ, “Nguyen Van A” và “NGUYỄN VĂN A” sẽ được hệ thống hiểu là cùng một đối tượng.
Chuẩn hóa định dạng ngày tháng: Chọn một định dạng duy nhất (thường là YYYY-MM-DD) để đảm bảo các báo cáo thời gian hoạt động chính xác.
Định dạng số điện thoại và email: Xây dựng quy tắc chung, ví dụ thêm mã vùng quốc gia, bỏ ký tự đặc biệt, hoặc kiểm tra tính hợp lệ trước khi nhập vào hệ thống.
Đồng nhất đơn vị đo lường: Nếu một chi nhánh nhập doanh thu theo “nghìn đồng”, còn chi nhánh khác theo “đồng”, hệ thống sẽ không thể tổng hợp chính xác.
Trong nhiều doanh nghiệp, sai định dạng dữ liệu thường bị xem là lỗi nhỏ. Nhưng chính những “lỗi nhỏ” đó tạo ra độ nhiễu lớn trong hệ thống báo cáo, khiến các nhà quản lý không thể tin tưởng vào con số họ nhìn thấy. Một doanh nghiệp có thể đầu tư hàng trăm triệu cho hệ thống BI hay AI, nhưng nếu dữ liệu không chuẩn hóa ngay từ đầu, mọi mô hình đều trở nên vô nghĩa.
4. Loại bỏ outlier
Một vài con số đột ngột cao bất thường, vài dòng dữ liệu thấp bất ngờ — đó chính là outlier (giá trị ngoại lai). Vấn đề là: nếu không nhận ra và xử lý đúng, chúng có thể khiến doanh nghiệp hiểu sai chính mình.
Một báo cáo lợi nhuận tháng tăng vọt không phải lúc nào cũng là tín hiệu tốt. Có thể chỉ vì một khoản chi phí chưa được ghi nhận kịp, hoặc một giao dịch nhập sai đơn vị.
Một công ty phân phối từng có báo cáo doanh thu tăng 180% trong tuần đầu tháng. Cả đội kinh doanh hào hứng, nghĩ rằng chiến dịch mới phát huy tác dụng. Nhưng khi kiểm tra lại, họ phát hiện một đại lý đã nhập gấp đôi giá trị đơn hàng — từ 25 triệu thành 250 triệu. Chỉ một dòng dữ liệu sai, mà khiến toàn bộ hệ thống KPI bị lệch, kéo theo kế hoạch thưởng và dự báo dòng tiền đều sai theo.
Cách doanh nghiệp thực tế xử lý outlier
Đặt dữ liệu trong ngữ cảnh kinh doanh. Không phải outlier nào cũng sai. Một ngày doanh thu tăng đột biến có thể là do ra mắt sản phẩm mới hoặc chạy khuyến mãi. Vì vậy, thay vì xóa, doanh nghiệp cần phân loại — cái nào là “lỗi kỹ thuật”, cái nào là “tín hiệu thực”.
Xử lý có chủ đích, không máy móc. Nếu là lỗi nhập liệu, hãy sửa hoặc loại bỏ. Nếu là giá trị thật nhưng bất thường, hãy giữ lại, nhưng tách riêng để phân tích. Nhiều doanh nghiệp dùng cách “đánh cờ đỏ” (flag) các giá trị ngoại lai trong dashboard, để chúng không bị tính vào trung bình nhưng vẫn được lưu lại để quan sát.
3 công cụ phổ biến hỗ trợ phương pháp làm sạch dữ liệu
Doanh nghiệp hiện nay thường sử dụng các công cụ làm sạch dữ liệu để tự động phát hiện lỗi, chuẩn hóa định dạng và loại bỏ trùng lặp. Những công cụ này giúp rút ngắn đáng kể thời gian xử lý, đồng thời đảm bảo tính chính xác của dữ liệu trước khi đưa vào phân tích.
Dưới đây là 4 công cụ phổ biến được nhiều đội ngũ phân tích và vận hành doanh nghiệp sử dụng để làm sạch dữ liệu hiệu quả.
Phương pháp làm sạch dữ liệu bằng Power BI
Power BI là lựa chọn phổ biến với nhiều doanh nghiệp khi muốn vừa làm sạch vừa trực quan hóa dữ liệu trên cùng một nền tảng. Trong Power BI, Power Query đóng vai trò như “trạm xử lý trung gian” – nơi người dùng có thể hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn, loại bỏ trùng lặp, chuẩn hóa định dạng và xử lý các giá trị bị thiếu chỉ bằng vài thao tác kéo – thả,…
Tuy nhiên, khi đi vào triển khai thực tế, nhiều doanh nghiệp nhận ra Power BI không hẳn là công cụ dễ dùng, đặc biệt với đặc thù doanh nghiệp Việt. Thứ nhất, Power Query trong Power BI không hỗ trợ ghi dữ liệu ra Google Sheets mới, nên việc đồng bộ hai chiều với các công cụ làm việc phổ biến (như Google Workspace) còn hạn chế.
Power BI yêu cầu kiến thức kỹ thuật khá sâu, từ việc xử lý lỗi dữ liệu đến xây dựng mô hình dữ liệu, vì vậy đội ngũ IT nội bộ hoặc chuyên viên dữ liệu gần như là điều kiện cần. Ngoài ra, chi phí bản quyền và đường cong học tập dốc cũng khiến nhiều doanh nghiệp nhỏ gặp khó khi muốn áp dụng rộng rãi.
>> Power BI là công cụ rất mạnh nếu doanh nghiệp đã có nền tảng dữ liệu tốt và đội ngũ kỹ thuật nội bộ đủ năng lực. Nhưng nếu mục tiêu chỉ là làm sạch và quản lý dữ liệu nhanh – gọn – linh hoạt, bạn có thể cân nhắc các giải pháp khác nhẹ hơn, ít yêu cầu kỹ thuật hơn.
Điểm mạnh của SPSS nằm ở khả năng phát hiện và xử lý dữ liệu bị thiếu, loại bỏ trùng lặp và kiểm tra tính hợp lệ một cách tự động, giúp người dùng tiết kiệm đáng kể thời gian so với việc thao tác thủ công trên Excel. Ngoài ra, phần mềm này còn cung cấp nhiều tùy chọn chuẩn hóa và chuyển đổi dữ liệu linh hoạt, giúp việc làm sạch trở nên bài bản và đồng nhất hơn trước khi phân tích.
Tuy nhiên, khi áp dụng vào môi trường doanh nghiệp, SPSS thiên nhiều về tính nghiên cứu hơn là vận hành thực tế. Giao diện của công cụ khá “truyền thống”, ít trực quan so với các nền tảng phân tích hiện đại như Power BI hay Tableau.
Bên cạnh đó, SPSS không tích hợp mạnh mẽ với các hệ thống dữ liệu doanh nghiệp, nên việc xử lý dữ liệu thường dừng ở phạm vi nội bộ thay vì liên thông nhiều nguồn. Ngoài ra, chi phí bản quyền tương đối cao và tính năng cộng tác còn hạn chế, khiến SPSS phù hợp hơn với các tổ chức nghiên cứu, trường đại học hoặc bộ phận phân tích chuyên sâu.
Phương pháp làm sạch dữ liệu bằng Excel
Excel là công cụ quen thuộc nhất với hầu hết doanh nghiệp khi xử lý dữ liệu. Gần như mọi bộ phận – từ kế toán, bán hàng đến nhân sự – đều đã dùng Excel như “bộ lọc đầu tiên” để rà soát, chỉnh sửa và chuẩn hóa dữ liệu trước khi đưa vào hệ thống chính thức.
Với các tính năng như Remove Duplicates, Find & Replace, Text to Columns hay Data Validation, người dùng có thể nhanh chóng loại bỏ dữ liệu trùng, chuẩn hóa định dạng, gộp bảng và xử lý các lỗi cơ bản mà không cần kỹ năng lập trình. Chính vì giao diện thân thiện và tính trực quan cao, Excel đặc biệt phù hợp với những tác vụ làm sạch dữ liệu hằng ngày.
Tuy nhiên, khi quy mô dữ liệu tăng lên, giới hạn của Excel bắt đầu bộc lộ rõ.
Phần mềm không được thiết kế cho tập dữ liệu lớn – chỉ cần vài trăm nghìn dòng, file đã dễ treo, chậm hoặc thậm chí mất dữ liệu.
Excel phụ thuộc nặng vào thao tác thủ công, khiến kết quả làm sạch khó đảm bảo tính đồng nhất lâu dài.
Thiếu các tính năng nâng cao như phát hiện bất thường bằng AI, xử lý dữ liệu phi cấu trúc hay tự động cập nhật dữ liệu từ nhiều nguồn như các công cụ chuyên biệt hiện nay.
Tham khảo phương pháp làm sạch dữ liệu chuyên sâu với phần mềm BCanvas
Điều mà các nhà quản trị thực sự quan tâm chính là: làm thế nào để làm sạch dữ liệu, chuẩn hoá và biến nó thành nền tảng tin cậy cho các quyết định chiến lược. Đây chính là khoảng trống mà phần mềm BCanvas xử lý và phân tích dữ liệu kinh doanh tích hợp AI được thiết kế để lấp đầy.
Điểm đột phá nằm ở tính năng Data Rubik. Không chỉ dừng lại ở khả năng xử lý bảng tính như Excel, Data Rubik được tích hợp AI để audit dữ liệu một cách tự động: phát hiện và loại bỏ trùng lặp, sửa lỗi định dạng, chuẩn hoá đơn vị đo lường, thậm chí cảnh báo bất thường trong dữ liệu giao dịch. Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể xây dựng được một nguồn dữ liệu sạch, thống nhất và tin cậy.
BCanvas còn có khả năng tạo mới hoặc ghi đè dữ liệu lên Google Sheet một cách tự động – tính năng hiện không khả dụng trong Power Query của Power BI, giúp đội ngũ kế toán hoặc nhân sự có thể dễ dàng cập nhật báo cáo mà không cần thao tác thủ công.
Một điểm mạnh khác là chế độ Auto Run: khi dữ liệu nguồn thay đổi (ví dụ file Excel hoặc Google Sheet được cập nhật), hệ thống sẽ tự động đồng bộ và làm mới dữ liệu trên dashboard. Nhờ đó, người dùng luôn theo dõi được số liệu mới nhất mà không cần can thiệp kỹ thuật.
Ngoài ra, khả năng kết nối và hợp nhất dữ liệu của BCanvas được tối ưu để đồng bộ tức thì với các phần mềm phổ biến tại Việt Nam như phần mềm kế toán, hệ thống POS, Excel, Google Sheets hay dữ liệu marketing từ mạng xã hội.
Dữ liệu sau khi được xử lý – làm sạch – chuẩn hoá (từ nhiều nguồn, loại bỏ trùng lặp, sai định dạng và tự động đối chiếu) tại Data Rubik, Công cụ Phân tích kinh doanh sẽ nhặt các chỉ số cụ thể từ KPI Map để chuyển dữ liệu thành hệ thống KPI động, phản ánh trung thực sức khoẻ của doanh nghiệp qua từng cấp độ phân tích: chiến lược – vận hành – bộ phận.
Thiết lập bộ KPI chiến lược: Doanh nghiệp có thể xây dựng bộ chỉ số gắn liền với mục tiêu dài hạn – ví dụ: tăng trưởng doanh thu, tối ưu biên lợi nhuận, hoặc nâng cao năng suất đội ngũ. Mỗi KPI được cập nhật tự động từ nguồn dữ liệu đã chuẩn hóa, đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy tuyệt đối.
Phân tích KPI đa chiều: Nhà quản trị có thể xem, so sánh và phân tích hiệu suất theo sản phẩm, khu vực, kênh bán hoặc nhóm khách hàng. Hệ thống AI tự động phát hiện các mối tương quan, gợi ý insight và cảnh báo bất thường – giúp người lãnh đạo không chỉ “biết chuyện gì đang xảy ra”, mà còn “hiểu vì sao nó xảy ra”.
Tất cả được trình bày trong dashboard trung tâm KPI, nơi mọi chỉ số then chốt – từ doanh thu, chi phí, lợi nhuận đến tỷ suất hiệu quả – được đồng bộ tự động. Thay vì tốn hàng giờ tổng hợp thủ công, nhà quản trị có thể nhìn thấy bức tranh hiệu suất toàn doanh nghiệp trong vài phút, theo dõi tiến độ đạt KPI, so sánh hiệu quả giữa các đơn vị kinh doanh và ra quyết định kịp thời để tối ưu biên lợi nhuận.
Một số mẫu báo cáo Dashboard phục vụ quản trị:
Khác với các công cụ quốc tế như Power BI hay Qlik, BCanvas được thiết kế đặc thù cho doanh nghiệp Việt, hỗ trợ tiếng Việt hoàn chỉnh và tương thích với môi trường dữ liệu trong nước. Ngoài ra, yếu tố chi phí cũng tạo nên sự khác biệt rõ rệt: so với các phần mềm quốc tế, BCanvas có chi phí giấy phép thấp hơn đáng kể, đặc biệt khi số lượng người dùng tăng lên, giúp doanh nghiệp dễ dàng triển khai rộng rãi.
Bên cạnh đó, BCanvas cho phép doanh nghiệp ứng dụng AI phân tích kinh doanh và trả lời các câu hỏi trực tiếp. Nhờ đó, lãnh đạo tiếp cận dữ liệu kịp thời, đưa ra quyết định nhanh và nhìn thấy lợi tức đầu tư (ROI) rõ rệt chỉ sau vài tuần.
Điểm mạnh của BCanvas nằm ở chỗ: dự báo không chỉ dừng lại ở mức “con số”, mà còn chuyển hóa thành giải pháp vận hành cụ thể. Các mô hình AI được huấn luyện để đưa ra khuyến nghị chi tiết cho từng kịch bản:
Hoạch định nhân sự trực tiếp: dự đoán nhu cầu lao động theo mùa, theo địa điểm hoặc theo biến động thị trường, giúp tối ưu hóa chi phí nhân công.
Tối ưu dòng tiền: dự báo luồng tiền vào – ra, từ đó cảnh báo các nguy cơ thiếu hụt thanh khoản hoặc đề xuất chiến lược phân bổ nguồn vốn hợp lý.
Kiểm soát tồn kho: ước tính nhu cầu sản phẩm dựa trên lịch sử và xu hướng tiêu dùng, hạn chế tồn kho dư thừa hay thiếu hụt nguyên liệu.
Ngay cả khi đã đầu tư vào hệ thống quản trị dữ liệu hiện đại, làm sạch dữ liệu vẫn luôn là điểm yếu âm thầm trong nhiều doanh nghiệp. Những sai lệch nhỏ ban đầu thường không được nhận ra — cho đến khi chúng bắt đầu ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất làm việc, chất lượng báo cáo và cả trải nghiệm khách hàng.
Trong thực tế, những vấn đề về dữ liệu thường phát sinh không phải từ công nghệ, mà từ quy trình vận hành thiếu chuẩn hóa và sự phối hợp rời rạc giữa các bộ phận. Dưới đây là những nguyên nhân phổ biến nhất khiến dữ liệu trở nên “bẩn” và khó khai thác:
Bản ghi trùng lặp (Duplicate Records) Khi cùng một khách hàng hoặc giao dịch được ghi nhận nhiều lần trong các hệ thống khác nhau (CRM, phần mềm bán hàng, kế toán…), doanh nghiệp sẽ mất thời gian đối chiếu, tổng hợp, thậm chí ra quyết định sai lệch do trùng dữ liệu. Tình trạng này phổ biến trong các tổ chức chưa có cơ chế định danh dữ liệu khách hàng thống nhất.
Thông tin lỗi thời (Outdated Information) Dữ liệu liên hệ, giá trị hợp đồng, hoặc trạng thái khách hàng không được cập nhật kịp thời khiến đội ngũ bán hàng và marketing ra quyết định dựa trên thông tin đã cũ. Ở quy mô lớn, điều này dẫn đến gián đoạn trong chăm sóc khách hàng và thất thoát cơ hội bán hàng.
Dữ liệu không chính xác (Inaccurate Data) Lỗi chính tả, sai đơn vị, định dạng ngày tháng khác nhau, hay nhập liệu thủ công sai là những nguyên nhân thường gặp. Với hệ thống có hàng nghìn bản ghi, chỉ một lỗi nhỏ cũng có thể lan truyền sang các báo cáo và mô hình phân tích, khiến kết quả không còn đáng tin cậy.
Dữ liệu không nhất quán (Inconsistent Data) Khi các phòng ban sử dụng các quy chuẩn và định dạng khác nhau – ví dụ, “TP. HCM” ở phòng bán hàng nhưng “Ho Chi Minh City” ở phòng kế toán – việc tích hợp dữ liệu để lập báo cáo tổng hợp trở thành thách thức. Đây là vấn đề mang tính hệ thống, chỉ có thể giải quyết bằng quy trình chuẩn hóa dữ liệu (data standardization).
Dữ liệu dư thừa hoặc không liên quan (Irrelevant Data) Hệ thống lưu trữ quá nhiều thông tin không còn giá trị – như khách hàng đã rời đi, sản phẩm ngừng bán, hoặc các trường thông tin không được sử dụng – sẽ khiến việc truy xuất và phân tích trở nên chậm chạp, tốn chi phí lưu trữ và ảnh hưởng hiệu suất hệ thống.
Nhiều doanh nghiệp hiện nay đã bắt đầu coi làm sạch dữ liệu là một phần trong quy trình vận hành, thay vì chỉ là công việc kỹ thuật. Khi dữ liệu được duy trì sạch và nhất quán, mọi quyết định – từ chiến lược marketing đến quản lý tài chính – đều trở nên nhanh hơn, chính xác hơn và ít phụ thuộc vào phán đoán cá nhân.
