针对数据科学领域的一项调查显示，当被问及“工作中面临的最大障碍”是什么，接近一半被调查者的回答是“脏数据”。

什么是“脏数据”？简单地说，它是由于重复录入、并发处理等不规范操作，产生的冗杂、混乱、无效数据。这些数据如同垃圾一样，不仅没有价值，还会带来“污染”，需要耗费时间精力去“清洗”，所以被形象地称为“脏数据”。

“脏数据”可能造成重大损失。有一家保险公司，将客户资料保存在数据库中，并规定：录入新数据之前，要搜索数据库中是否存在相关记录。但是，一些录入员图省事，跳过搜索环节直接输入记录，使数据重复录入，导致系统运行缓慢、搜索结果不准确，最后数据库彻底失灵，造成巨大经济损失。该公司这才如梦初醒，花大力气清洗“脏数据”，最终清除了近4万条有问题的记录。

数据有问题，苦心构建的数据库就失去了价值。正因如此，处理“脏数据”的工作不仅十分必要，而且越早越好。清洗“脏数据”，就是检测和清除那些冗杂、混乱、无效数据，以保证数据的正确性、可靠性、完整性和一致性。对于清洗“脏数据”的方法，有专家提出两条建议，一是约束输入，二是规范输出。从根本上说，就是要排除数据处理过程中“自由发挥”的空间。

对部队建设而言，文电通知多、杂、乱的问题，一直没有得到彻底解决。虽然各级都有明确要求，但机关发文电通知“各自为战”的现象屡禁不止。一名基层干部表示，在最繁忙的时候，一天要接听十几个电话通知，且“一个电话一个令”，各部门通知“打架”、指示“撞车”、任务“冲突”的现象时有发生。这样的文电通知，让基层增加了负担、耗费了精力、产生了困扰，不仅很难产生什么效益，而且会造成系统的运转速度变慢、运转成本提高，甚至导致系统过载失灵。说到底，这是政绩观发生了偏移，犯了形式主义和官僚主义的错误。

实际上，各单位的日常工作中，“火上了房”“水进了门”的紧急情况毕竟不多，不少“紧急文电”其实含有水分，存在调整优化的空间。应当改变“加法”的惯性思维，多些“减法”的科学举措，像清洗“脏数据”那样约束输入、规范输出，严格控制“自由发挥”的空间，切实避免游离于战斗力之外的空转虚耗，真正把心思和精力向能打仗、打胜仗聚焦。