黑狐家游戏

数据治理与数据清洗区别是什么意思啊,数据治理与数据清洗区别是什么意思

欧气 2 0

《数据治理与数据清洗:内涵、差异与协同》

一、引言

在当今数字化时代,数据已成为企业和组织的核心资产,为了从海量数据中挖掘价值并确保数据的高质量,数据治理和数据清洗这两个概念备受关注,很多人容易混淆这两者,实际上它们有着不同的侧重点和目标。

二、数据治理的内涵

(一)定义与范畴

数据治理是一个广泛的概念,它涵盖了数据的整个生命周期,包括数据的规划、定义、创建、存储、使用、维护和销毁等各个环节,其目的是确保数据的质量、安全性、合规性以及数据资产的有效管理。

(二)目标与价值

1、提高数据质量

- 通过建立数据标准、数据质量管理流程等,确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性,在金融行业,准确的客户信用数据对于风险评估至关重要,数据治理能够保障这些数据的质量,从而避免因数据错误导致的不良贷款风险。

2、确保数据安全与合规

- 随着数据隐私法规的不断出台,如欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR),数据治理能够确保企业在数据收集、存储和使用过程中符合法律法规要求,通过安全措施防止数据泄露、恶意攻击等安全威胁。

3、促进数据共享与协作

- 在大型企业中,不同部门之间的数据共享往往面临诸多障碍,数据治理通过建立统一的数据架构和数据字典,打破部门壁垒,使得数据能够在合法、合规、安全的前提下在企业内部自由流动,提高工作效率和创新能力。

(三)主要工作内容

1、数据标准制定

- 定义数据的格式、编码规则、数据语义等,在医疗行业,对于疾病诊断代码要有统一的标准,以便不同医疗机构之间的数据能够准确交互。

2、数据架构管理

- 设计合理的数据存储结构和数据流转路径,确保数据在整个企业中的高效存储和使用。

3、数据质量管理

- 建立数据质量评估指标体系,对数据进行定期监测和评估,并及时纠正数据质量问题。

三、数据清洗的内涵

(一)定义与范畴

数据清洗主要聚焦于对原始数据中的错误数据、重复数据、不完整数据等进行处理,是数据预处理的重要环节,它是一种针对数据本身的净化操作。

(二)目标与价值

1、提高数据可用性

- 原始数据往往存在各种问题,如在数据采集过程中可能由于设备故障或人为错误录入了错误数据,数据清洗能够将这些错误数据修正或去除,使得数据能够被正确地用于分析和决策,在市场调研数据中,如果存在大量无效的回答或者重复填写的问卷,清洗后的数据才能准确反映市场情况。

2、优化数据分析结果

- 对于数据分析和机器学习算法来说,数据质量直接影响结果的准确性,干净的数据能够提高模型的精度和可靠性,在预测股票价格的模型中,如果输入的数据存在大量噪声(如错误的历史股价数据),那么模型的预测结果将大打折扣,而数据清洗能够减少这种影响。

(三)主要工作内容

1、缺失值处理

- 可以采用填充(如均值填充、中位数填充等)或者删除含有缺失值的记录等方法,在员工绩效评估数据中,如果部分员工的某项绩效指标缺失,根据其他员工的均值进行填充可以保证数据的完整性以便后续分析。

2、重复值处理

- 通过识别和删除完全相同的重复记录来减少数据冗余,在销售订单数据中,如果存在重复录入的订单,清洗时应去除这些重复项。

3、错误值纠正

- 根据数据的逻辑关系和业务规则对明显错误的值进行修正,如年龄数据中出现负数,就需要根据合理的逻辑进行调整。

四、数据治理与数据清洗的区别

(一)范围不同

1、数据治理是一个宏观的、全面的管理框架,涉及数据从产生到消亡的全生命周期管理,包括组织架构、政策法规、流程等多方面的内容,而数据清洗仅仅是针对数据本身质量问题进行处理的一个环节,是数据治理在数据质量提升方面的一个具体操作。

2、数据治理要考虑如何建立一个数据安全管理体系,从人员权限设置、网络安全防护到数据加密等多方面保障数据安全;而数据清洗更多关注的是如何将数据中的脏数据清理掉,如在一个包含客户信息的数据库中,数据治理会考虑如何整体规划客户数据的存储、使用和共享,而数据清洗只是处理其中诸如客户姓名拼写错误、电话号码格式错误等具体的数据问题。

(二)目标侧重点不同

1、数据治理的目标更侧重于从整体上保障数据的价值实现,包括数据资产的管理、数据安全、合规性以及促进数据在企业内的有效共享等多维度的目标,而数据清洗的目标主要是提高数据的可用性和准确性,为后续的数据分析、挖掘等提供高质量的数据基础。

2、以电商企业为例,数据治理要确保客户数据、商品数据、交易数据等各类数据的有效管理,使得企业能够根据数据进行精准营销、库存管理等多种业务决策;而数据清洗主要是确保像商品价格数据准确无误、客户地址数据完整可送达等,以便于订单处理和物流配送等具体业务环节的顺利进行。

(三)实施主体和方式不同

1、数据治理通常需要企业高层的支持,涉及多个部门(如IT部门、业务部门、合规部门等)的协同合作,通过制定政策、流程和标准等方式来实现,企业要建立数据治理委员会,由不同部门的负责人组成,共同制定数据治理的战略和规则。

2、数据清洗更多的是由数据分析师、数据工程师等技术人员通过编写脚本、使用数据清洗工具(如OpenRefine、Trifacta等)来完成,数据工程师可以编写Python脚本对大量的日志数据进行清洗,去除其中的无用信息。

五、数据治理与数据清洗的协同关系

(一)数据治理为数据清洗提供指导

1、数据治理制定的数据标准是数据清洗的依据,数据治理规定了日期数据的格式为“YYYY - MM - DD”,那么在数据清洗过程中,对于不符合该格式的日期数据就可以按照此标准进行修正。

2、数据治理建立的数据质量管理流程能够引导数据清洗工作的开展,如数据治理设定了数据质量评估的周期和指标,数据清洗工作可以根据这些要求定期对数据进行清理并评估清洗后的效果。

(二)数据清洗是数据治理的重要支撑

1、数据清洗直接提升数据质量,这是数据治理的核心目标之一,通过数据清洗去除数据中的杂质,使得数据能够更好地满足数据治理中对于数据质量的要求。

2、良好的数据清洗结果有助于数据治理工作的顺利推进,在数据共享过程中,如果经过清洗的数据质量较高,那么不同部门之间的数据交换和整合就会更加顺畅,从而促进数据治理目标的实现。

六、结论

数据治理和数据清洗虽然有着明显的区别,但在企业的数据管理中都起着不可或缺的作用,数据治理从宏观层面构建了数据管理的框架,保障数据的整体价值;数据清洗从微观层面解决数据的质量问题,为数据的有效利用提供基础,两者相互协同,共同为企业在数字化时代挖掘数据价值、提升竞争力奠定坚实的基础。

标签: #数据治理 #数据清洗 #区别 #含义

黑狐家游戏
  • 评论列表

留言评论