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随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业和社会发展的重要资源，数据治理和数据清洗作为数据管理的重要环节，对于提高数据质量、保障数据安全具有重要意义，本文旨在探讨数据治理与数据清洗的区别和联系，以期为数据管理实践提供理论指导。
数据治理与数据清洗的区别
1、目的
数据治理旨在建立健全的数据管理体系，确保数据质量、安全、合规，为业务决策提供有力支持，而数据清洗则关注于对原始数据进行整理、修正、补充等操作，提高数据质量，为后续分析、挖掘和应用提供可靠数据。
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2、范围
数据治理涵盖了数据采集、存储、处理、分析、应用等全过程，关注于数据全生命周期管理，数据清洗则主要针对数据质量进行优化，关注于数据本身，数据治理包括数据清洗，但范围更广。
3、方法
数据治理采用多种方法，如数据质量评估、数据生命周期管理、数据安全与合规等，数据清洗则侧重于技术手段，如数据去重、缺失值处理、异常值处理等。
4、结果
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数据治理的结果是建立健全的数据管理体系，提高数据质量，保障数据安全，数据清洗的结果是提高数据质量，为后续分析、挖掘和应用提供可靠数据。
数据治理与数据清洗的联系
1、相互依存
数据治理与数据清洗是相互依存的，数据治理为数据清洗提供基础和保障，而数据清洗又是数据治理的重要组成部分，只有数据质量得到保证，数据治理才能发挥其应有的作用。
2、相互促进
数据治理与数据清洗相互促进，数据治理有助于提高数据清洗的效率和效果，而数据清洗又能为数据治理提供反馈，促进数据治理体系的完善。
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3、相互融合
随着数据管理技术的发展，数据治理与数据清洗正在逐渐融合，数据治理平台可以集成数据清洗功能，实现数据治理与数据清洗的协同。
数据治理与数据清洗是数据管理的重要环节，二者既有区别又有联系，在数据管理实践中，应充分认识二者的关系，将数据治理与数据清洗有机结合，提高数据质量，为业务决策提供有力支持。
数据治理与数据清洗在数据管理中扮演着重要角色，通过深入理解二者的区别与联系，有助于我们更好地开展数据管理工作，为我国经济社会发展提供有力数据支撑。
标签： #数据治理与数据清洗的区别和联系
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