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在信息化时代，数据已成为企业、政府和社会组织的重要资产，为了有效管理和利用这些数据，数据治理和数据清洗成为了数据管理领域的重要课题，数据治理与数据清洗究竟有何区别？本文将深入解析两者间的差异与联系。
数据治理与数据清洗的定义
1、数据治理
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数据治理是指对数据的生命周期进行管理，确保数据质量、安全、合规、可用和可访问的过程，数据治理包括数据质量、数据安全、数据合规、数据管理、数据架构、数据生命周期管理等方面，数据治理旨在建立一套完善的数据管理体系，确保数据的价值得到充分挖掘。
2、数据清洗
数据清洗是指对原始数据进行处理，消除错误、缺失、异常等不良信息，提高数据质量的过程，数据清洗通常包括以下步骤：数据预处理、数据清洗、数据验证、数据转换等，数据清洗是数据治理过程中的一个环节，旨在为后续的数据分析和挖掘提供高质量的数据基础。
数据治理与数据清洗的区别
1、目标不同
数据治理的目标是建立一个完善的数据管理体系，确保数据质量、安全、合规、可用和可访问，而数据清洗的目标是提高数据质量，为后续的数据分析和挖掘提供高质量的数据基础。
2、范围不同
数据治理的范围涵盖数据质量、数据安全、数据合规、数据管理、数据架构、数据生命周期管理等方面，数据清洗的范围主要集中在数据预处理、数据清洗、数据验证、数据转换等方面。
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3、侧重点不同
数据治理侧重于建立数据管理体系，确保数据在生命周期中的各个环节得到有效管理，数据清洗侧重于对原始数据进行处理，消除错误、缺失、异常等不良信息。
4、工作流程不同
数据治理的工作流程包括：需求分析、规划、实施、评估、优化等环节，数据清洗的工作流程包括：数据预处理、数据清洗、数据验证、数据转换等环节。
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
数据治理为数据清洗提供了数据质量、安全、合规等方面的保障，确保数据清洗工作在合规、安全的前提下进行。
2、数据清洗是数据治理的重要环节
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数据清洗是数据治理过程中对原始数据进行处理的重要环节，为后续的数据分析和挖掘提供高质量的数据基础。
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，共同提高数据质量，数据治理为数据清洗提供保障，数据清洗为数据治理提供高质量的数据基础。
数据治理与数据清洗在目标、范围、侧重点和工作流程等方面存在差异，但两者紧密相连，共同提高数据质量，在信息化时代，企业和组织应重视数据治理和数据清洗，以充分发挥数据的价值。
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