डेटा क्लीनिंग किसी डेटासेट से गलत, अधूरे या बेकार डेटा को पहचानने, ठीक करने या हटाने की प्रक्रिया है, ताकि उसकी क्वालिटी और भरोसा बढ़े। इसमें डुप्लिकेट हटाना, छूटी हुई वैल्यू संभालना, गलतियां ठीक करना, फ़ॉर्मैट एक जैसे करना और तय नियमों के हिसाब से डेटा की जांच करना शामिल है।
सटीक विश्लेषण और फ़ैसलों के लिए अच्छी डेटा क्लीनिंग ज़रूरी है। डेटा एक जैसा, पूरा और सही हो, तो बिज़नेस एनालिटिक्स से बेहतर इनसाइट पाते हैं, प्रेडिक्टिव मॉडल सुधारते हैं और डेटा पर चलने वाले कामों को ज़्यादा कुशल बनाते हैं। साफ़ डेटा भरोसेमंद और सोचे-समझे बिज़नेस फ़ैसलों की नींव है।