主要观点：许多软件系统每天处理大量客户数据，对客户数据的访问需谨慎处理和负责，维护数据完整性至关重要，此指南介绍如何清洗原始数据以保持其一致性、清洁性和准确性，包括构建清洗管道的各个步骤及相关示例。
关键信息：

• 管道概述：分步骤处理传入的非结构化数据，从简单到复杂，先清洗再验证。
• 示例：药房技术人员处理来自两个诊所的不同格式患者数据。
• 步骤 1：收集初始未过滤数据输入，将相关 CSV 导入数据库并创建表，为后续清洗做准备。
• 步骤 2：标准化数据，进行基本格式转换，如去除连字符、大小写转换等，为下游清洗做准备。
• 步骤 3：清洗条目，执行更严格的格式化指南和规则，如药物代码验证等，减少后续 API 调用。
• 步骤 4：数据验证，使用第三方 API 验证数据合法性，如电话验证等。
• 步骤 5：仪器监控和警报，建立监控和警报基础设施，降低成本，确保数据完整性。
  重要细节：
• 不同组织和个人输入数据标准不同，易产生歧义。
• 标准化格式可提高数据完整性，如在电话号处理中。
• 清洗步骤需根据实际情况选择合适工具，如正则表达式等。
• 第三方 API 可提供广泛服务，节省内部开发时间和资源。
• 监控和警报工具可帮助降低成本和及时处理问题。