结构化数据可以被看作是数据库，特别是那些能够存储大量信息，如企业ERP、财务系统、医疗HIS数据库、教育一卡通、政府行政审批以及各种核心数据库的应用场景。这些应用需要不同的存储解决方案，以满足高速存储、数据备份、数据共享和数据容灾等需求。 非结构化数据库则具有更灵活的特性，其字段长度可变，且每个字段可以包含可重复或不可重复的子字段。这类数据库不仅能处理结构化数据，如数字和符号等，还能有效管理非结构化数据，比如全文文本、图像、声音、视频和超媒体等内容。这种灵活性使得非结构化数据库在处理多媒体数据时尤为有用。 数据清洗是一项关键的数据处理任务，旨在检测和纠正数据文件中的错误，以提高数据质量。它包括检查数据一致性、处理无效值和缺失值等步骤。与问卷审核不同，数据录入后的清理工作通常由计算机自动完成。数据清洗的原理涉及数理统计、数据挖掘或预定义的清洗规则等多种技术手段。 数据清洗的实施需要综合运用业务知识和清洗规则。审计人员在制定这些规则时，必须基于对数据特性的深入理解和综合判断。具体而言，数据清洗应考虑以下五个方面：准确性、完整性、一致性、唯一性和有效性。 准确性指的是数据值与预期正确值的符合程度；完整性涉及数据属性中无缺失值的程度；一致性衡量数据对一组约束的满足程度；唯一性确保数据记录（及其码值）的唯一性；有效性则关注维护的数据是否严格符合分类准则的接受要求。 通过这些标准，审计人员能够更全面地评估数据质量，确保数据的可靠性和准确性。数据清洗是确保数据质量和提升数据分析效率的重要步骤，对于企业决策和运营具有重要意义。