数据治理和数据清洗是数据管理的重要环节。数据治理侧重于建立和维护数据管理的体系，确保数据质量、安全与合规；而数据清洗则是具体操作，旨在识别和修正数据中的错误、不一致和缺失。两者虽有所不同，但紧密联系，数据治理为数据清洗提供指导，数据清洗则为数据治理实现数据价值提供基础。
本文目录导读：
数据治理与数据清洗的定义
1、数据治理
数据治理是指通过一系列的流程、规范和工具，对数据进行全面的、系统的管理和控制，以确保数据的质量、安全、合规和可用，数据治理的核心目标是实现数据资产的价值最大化，为业务决策提供可靠的数据支持。
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2、数据清洗
数据清洗是指对原始数据进行识别、修正、转换、合并等操作，以消除数据中的错误、异常、重复、缺失等问题，提高数据的质量和可用性，数据清洗是数据治理过程中的一个重要环节，为后续的数据分析、挖掘和应用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
数据治理的目标是实现数据资产的价值最大化，包括数据质量、安全、合规和可用等方面，而数据清洗的目标是提高数据质量，消除数据中的错误、异常、重复、缺失等问题。
2、范围不同
数据治理涉及数据全生命周期，包括数据采集、存储、处理、分析、应用等环节，而数据清洗主要针对数据存储和处理环节，关注数据的准确性、完整性和一致性。
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3、方法不同
数据治理采用的管理方法包括制定数据政策、建立数据标准、规范数据流程、加强数据安全等，数据清洗则采用的技术方法包括数据清洗工具、算法、规则等。
4、侧重点不同
数据治理侧重于数据管理、控制和优化，强调数据治理体系的建立和实施，数据清洗侧重于数据质量问题，强调数据清洗流程和技术的应用。
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标准和规范，确保数据清洗工作有据可依，在数据治理框架下，数据清洗可以更加有序、高效地进行。
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2、数据清洗是数据治理的重要环节
数据清洗是数据治理过程中不可或缺的一环，为后续的数据分析、挖掘和应用提供高质量的数据基础，数据清洗的质量直接影响到数据治理的效果。
3、数据治理与数据清洗相互促进
数据治理有助于提高数据质量，降低数据清洗的难度，而数据清洗的成功实施，又能为数据治理提供有益的反馈，推动数据治理体系的完善。
数据治理与数据清洗是相辅相成的两个概念，它们共同构成了数据管理的核心内容，在实际工作中，我们需要充分认识二者的区别与联系，根据业务需求，合理规划数据治理与数据清洗工作，以确保数据质量，发挥数据价值。
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