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随着大数据时代的到来，数据已成为企业竞争的关键要素，面对海量数据，如何确保数据质量、提高数据价值，成为数据管理领域亟待解决的问题，数据治理与数据清洗作为数据管理的重要组成部分，它们在数据质量管理中扮演着举足轻重的角色，本文将从数据治理与数据清洗的区别、联系以及在实际应用中的重要性进行深入剖析。
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数据治理与数据清洗的区别
1、定义上的区别
数据治理是指通过一系列管理措施，确保数据质量、数据安全、数据合规等方面的有效管理，数据治理强调的是数据管理体系的构建，包括数据策略、数据架构、数据标准、数据质量控制、数据安全等方面。
数据清洗则是指对原始数据进行检查、修正、补充等操作，使其符合数据质量要求的过程，数据清洗侧重于数据本身的处理，旨在提高数据质量。
2、目标上的区别
数据治理的目标是确保企业内部数据的一致性、准确性和安全性，为业务决策提供可靠的数据支持，数据治理关注的是数据管理体系的完善和优化。
数据清洗的目标是提高数据质量，为数据分析、挖掘等后续工作提供优质的数据基础，数据清洗关注的是数据本身的处理。
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3、实施方法上的区别
数据治理通过制定数据策略、建立数据架构、实施数据标准等手段，实现数据全生命周期的管理，数据治理注重整体性和系统性。
数据清洗主要通过数据清洗工具、数据清洗方法等手段，对数据进行处理，数据清洗注重局部性和具体性。
数据治理与数据清洗的联系
1、数据治理是数据清洗的基础
在数据治理体系下，数据清洗工作才能有序、高效地进行，只有明确数据治理目标、规范数据标准，才能确保数据清洗工作的质量。
2、数据清洗是数据治理的保障
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数据清洗工作的开展，有助于发现数据质量问题，为数据治理提供反馈，通过数据清洗，可以及时发现问题，优化数据治理体系。
3、数据治理与数据清洗相互促进
数据治理和数据清洗相互促进，共同推动数据质量提升，在数据治理体系下，数据清洗工作可以更加规范、高效；在数据清洗过程中，可以发现数据治理的不足，从而完善数据治理体系。
数据治理与数据清洗作为数据管理的重要组成部分，在数据质量管理中具有不可替代的作用，在实际应用中，我们要充分认识二者的区别与联系，充分发挥数据治理和数据清洗的优势，共同推动企业数据质量提升，为业务决策提供有力支持。
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