为了提高大数据服务的准确性和可靠性，亟需开发一套高效的数据清洗、去重与整合技术。该技术应能够处理来自异构数据源的结构化、半结构化和非结构化数据，自动识别并清洗不完整、冗余、缺失或错误的数据，确保数据质量。系统需支持大规模数据的快速整合与转化，采用先进的算法进行数据去重和异常检测，保证数据的一致性、完整性和准确性。此外，技术应具备智能化的数据预处理能力，通过自学习和数据挖掘不断优化数据清洗过程，为后续的数据分析和决策提供高质量的数据支持。