Некоторые методы автоматизации очистки больших таблиц от лишних данных:

• Использование встроенных инструментов. 1 Как правило, в инструментах для хранения больших данных есть готовые наборы, которые позволяют решать простые проблемы с данными. 1 Например, система управления базами данных может включать такие средства для Big Data, как Hive, Azure, SQL Server Data Tools и другие. 2
• Разработка скриптов. 1 Их пишет аналитик данных, обычно на Python. 1 Скрипты исправляют ошибки, характерные конкретно для хранилищ данных. 1
• Пакетная обработка. 3 Данные обрабатываются порциями для эффективной работы с большими наборами данных. 3
• Параллельная обработка. 3 Для ускорения задач очистки данных используется многопоточность или распределённые вычисления. 3
• Применение словаря для исправления опечаток. 1 Для этого заранее собирают все самые частые ошибки и опечатки в текстовых полях. 1 Потом словарь применяют к данным, и он автоматически заменяет все несоответствия. 1
• Автоматическая очистка (autovacuum). 5 Механизм позволяет запускать очистку в определённые моменты времени, в зависимости от количества изменений в таблицах. 5

Выбор метода зависит от конкретной ситуации и задач очистки данных.