货运数据在现代是无价的。它对于运营的每个阶段的决策都是必要的，它提供了确保持续高效所必需的洞察力。但数据只有准确才有价值，对于许多托运人来说，数据准确性可能是一个挑战。不正确的数据可能造成的危害与当前正确的数据所能提供的帮助一样多。公司需要进行数据清理，包括汇总数据的清理和维护。对数据的信心会产生对数据提供的洞察力的信心，从而带来运营的确定性。
数据清理是实现数据完整性的途径
数据清理是将不同的数据汇集在一起并对其进行清理的做法。这是组织、验证、清除和将数据格式化为干净的记录：一种可以轻松部署到各种操作应用程序中的记录。干净的数据是无错误的、最新的、准确的，并且格式良好以供使用。在多个数据流聚集在一起的聚合情况下，干净的数据非常重要。在这里，重要的是要删除重复数据、不正确的条目、过时的变量以及可能扭曲数据的相关性或有效性的任何其他内容。底线：使用保存完好的数据意味着能够相信它提供的洞察力。对于货运数据和运输提供商，数据完整性至关重要。 
需要考虑大量货运数据
当决策依赖货运数据的频率变得显而易见时，数据清理就更有价值。拥有一份无可挑剔的维护记录，可以为基于强大洞察力做出更明智的决策铺平道路。采取像运输提供商选择这样简单的事情。供应商 A 的现货价格低于供应商 B；但是，供应商 A 的配件费用较高，而供应商 B 的非高峰期运输费率较低。从干净的记录中提取这些数据可以进行更好的比较，并可以帮助托运人做出不仅有利于成本和预算，而且有利于物流便利的决定。除了运输供应商选择之外，经过净化的货运数据产生了丰富的见解。从简化货运审计和支付到更灵活的路由，再到主动的服务水平协议 (SLA) 管理，维护良好的货运数据是超越表面成本效益分析的供应链优化的关键。 
数据清理的最佳实践
好的数据会产生值得信赖的见解。为确保货运数据的准确性、及时性和有效性，请遵循这些 基本消毒步骤：
- 进行例行审核。 请记住，数据在不断变化和发展。审计是抽查数据以确保数据及时准确的最简单方法。
- 自动聚合。 手动数据输入很容易出错——想想货运审计的整个过程就知道了！尽可能自动聚合。
- 保持黄金记录。 黄金记录是一种主记录，作为所有系统提取数据的事实来源。简而言之：依赖同一个数据源。
- 标准化格式。 采用统一的方式记录数据并坚持使用，这样性质相同的聚合数据点就不会出现混淆或差异。
- 清理数据。</strong > 制定有关如何识别错误并纠正（或消除）错误的规则和标准。
- 与专业人士合作。 寻找具有为任何运输提供商自动化运费审计和付款活动经验的成熟合作伙伴——无论位置或发票格式如何。
正确数据管理的纯粹责任和复杂性让人感到难以承受，特别是对于较小的公司。正在寻找确保清洁数据的最简单方法？与一家经过验证的货运审计和支付公司合作，该公司采用数据优先实践，并了解可靠数据在洞察力和决策制定中的重要性。