大数据已成为国家战略资源。在大数据时代，数据质量成为制约数据应用的关键因素。数据清理作为提高数据质量的重要手段，成为业界关注的焦点。本文将探讨大数据时代下数据清理的挑战与机遇，以期为我国数据清理工作提供有益参考。
一、大数据时代数据清理的挑战
1. 数据量庞大，清理难度大
大数据时代，数据量呈爆炸式增长。面对如此庞大的数据量，数据清理工作面临巨大挑战。一方面，数据来源多样，格式复杂，清理难度大；另一方面，数据质量参差不齐，清理过程中易出现误判、遗漏等问题。
2. 数据质量问题多样
大数据时代，数据质量问题层出不穷。如数据缺失、数据冗余、数据不一致、数据错误等。这些问题严重影响数据应用效果，给数据清理工作带来巨大压力。
3. 数据清理技术有待完善
当前，数据清理技术尚不成熟，存在以下问题：
（1）数据清洗算法有待优化，提高清理效率；
（2）数据清理工具功能单一，难以满足多样化需求；
（3）数据清理过程中，如何平衡清理效果与保留原始数据之间的矛盾，尚无明确解决方案。
4. 数据清理成本高
数据清理工作涉及人力、物力、财力等多方面投入。在大数据时代，数据清理成本不断攀升，给企业、政府等数据使用者带来巨大压力。
二、大数据时代数据清理的机遇
1. 政策支持
近年来，我国政府高度重视大数据产业发展，出台了一系列政策支持数据清理工作。如《大数据产业发展规划（2016-2020年）》明确提出，要加强数据质量管理和数据清理工作。
2. 技术创新
随着人工智能、机器学习等技术的不断发展，数据清理技术将得到进一步提升。如深度学习、自然语言处理等技术在数据清理领域的应用，有望提高清理效果和效率。
3. 市场需求
大数据时代，数据应用需求日益旺盛。数据清理作为提高数据质量的重要手段，市场需求将持续增长。
4. 产业链协同
数据清理产业链涉及数据采集、存储、处理、分析等多个环节。产业链协同发展将有助于提高数据清理整体水平。
三、大数据时代数据清理的应对策略
1. 建立数据质量管理体系
企业、政府等数据使用者应建立数据质量管理体系，明确数据清理标准、流程和责任，确保数据质量。
2. 加强数据清理技术研发
加大对数据清理技术研发的投入，优化数据清洗算法，提高清理效果和效率。
3. 培养专业人才
加强数据清理人才培养，提高数据清理队伍的整体素质。
4. 优化数据清理工具
开发功能丰富、易于操作的数据清理工具，满足多样化需求。
5. 加强政策引导
政府应加大对数据清理工作的政策引导和支持，鼓励企业、科研机构等开展数据清理技术研发和应用。
大数据时代，数据清理工作面临诸多挑战，但也蕴藏着巨大机遇。通过加强政策引导、技术创新、人才培养等方面的努力，我国数据清理工作将迎来更加美好的明天。
