记录规范
要帮助判定是否发生了问题，或者上游系统中是否发生了逻辑的改变，记录规范的数值，比较当前数值与期望的正常数值。假如出现了分析，就可以判定准确数值，并且指出系统需要修正的地方。
NULL值治理
假如有任何的数值会引起破坏，那一定就是NULL。对系统如何使用NULL值有一个很深刻的理解，确保每个人都理解了NULL值的意义。假如你在跨越业务或者特定的处理的不同的环境中使用NULL值，那么考虑构建一个查找表来支持业务的需要。此外，作为一个数据库治理员或者开发人员，确保你理解了你代码中的NULL是如何带来潜在的计算影响或者逻辑影响的。
验证逻辑
假如你不能实现一些或者上面所有的早期处理，那么就只能在系统中建立准确性验证来保证财务报告的合理性。这个处理应该从分析各个系统的数据开始，最后归结为一个意见一致的数值集合。一种方式就是将已知的数值映射到一个统一的数据集上。这应该可以改善数据清洁的过程。然后，你可以单独修正这些数值。一旦你从业务或者处理的角度确认了问题的位置，你就可以从技术的角度解决它们了，使用SQL Server中的Integration Services 或者 Data Transformation Services，以及客户逻辑来实现你的需求。
异常处理和补救
现实情况就是，在数据清理过程中会出现一些异常情况——非凡是当你在几个脱节的系统中工作的时候，正确预期和处理这些异常。在数据清理过程中，为错误或者异常创建单独的一些表。根据数据，构建一个分析这个数据并更新SQL Server中Integration Services 或者Data Transformation Services数据清理代码的过程，以此来满足你的需要。记住，假如一种情况引起了异常，那么最后的结果通常会是一种业务案例，这是无法预期的。
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