脏数据是指在数据库或数据集中存在错误、不一致或不完整的数据。这些数据可能是由于人为错误、系统故障或其他原因导致的。脏数据可能会对数据分析、决策和业务流程产生负面影响，因此需要进行数据清洗和修复。

脏读（dirty read）是数据库中的一种并发控制问题。当一个事务读取了另一个事务尚未提交的数据时，就发生了脏读。这意味着事务读取到的数据可能是不一致或无效的，因为另一个事务可能会回滚或修改这些数据。脏读可能导致错误的决策和不一致的数据分析结果。

为了避免脏数据和脏读问题，数据库管理系统通常提供了事务和并发控制机制。事务是一组数据库操作的逻辑单元，要么全部执行成功，要么全部回滚。通过使用事务，可以确保数据的一致性和完整性。并发控制机制可以协调多个并发事务的执行顺序，以避免脏读和其他并发问题。

对于脏数据问题，可以采取以下措施来解决：

1. 数据清洗：通过数据清洗技术，如去重、纠错、填充缺失值等，来修复脏数据。

2. 数据验证：在数据输入和处理过程中，进行数据验证和校验，以确保数据的准确性和完整性。

3. 数据监控：定期监控数据质量，及时发现和修复脏数据问题。

4. 数据备份和恢复：定期备份数据，并建立恢复机制，以防止数据丢失或损坏。

对于脏读问题，可以采取以下措施来解决：

1. 事务隔离级别：设置合适的事务隔离级别，如读已提交（Read Committed）或可重复读（Repeatable Read），以避免脏读问题。

2. 锁机制：使用锁机制来控制并发事务对数据的访问，确保数据的一致性和完整性。

3. 乐观并发控制：通过版本控制或时间戳等机制，实现乐观并发控制，避免脏读和其他并发问题。

脏数据是指存在错误、不一致或不完整的数据，而脏读是数据库中的一种并发控制问题，指一个事务读取了另一个事务尚未提交的数据。为了解决这些问题，可以采取数据清洗、数据验证、数据监控、事务隔离级别、锁机制和乐观并发控制等措施。