本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据已成为企业、政府和社会各界的重要资源，数据质量参差不齐，数据治理与数据清洗成为数据应用的关键环节，本文旨在探讨数据治理与数据清洗的内涵、区别与联系，以期为数据应用提供理论支持。
数据治理与数据清洗的内涵
1、数据治理
数据治理是指对数据的获取、存储、使用、共享、维护和销毁等全过程进行管理，以确保数据质量、合规性和安全性，数据治理的目标是构建一个高效、透明、合规的数据管理环境，为数据应用提供有力保障。
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2、数据清洗
数据清洗是指对原始数据进行筛选、修正、整合等操作，以提高数据质量的过程，数据清洗的主要目的是去除错误、重复、缺失和异常等不完整或不准确的数据，确保数据在后续应用中的可靠性和准确性。
数据治理与数据清洗的区别
1、目标不同
数据治理的目标是构建一个高效、透明、合规的数据管理环境，而数据清洗的目标是提高数据质量。
2、范围不同
数据治理涉及数据生命周期全过程的各个环节，包括数据获取、存储、使用、共享、维护和销毁等，数据清洗主要关注数据清洗这一环节。
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3、方法不同
数据治理采用的管理方法包括制度建设、流程优化、技术支持等，数据清洗采用的技术方法包括数据预处理、异常值处理、缺失值处理等。
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
数据治理确保了数据在获取、存储、使用、共享等环节的质量，为数据清洗提供了良好的基础。
2、数据清洗是数据治理的延伸
数据清洗是对数据治理成果的进一步优化，确保数据在应用过程中的准确性和可靠性。
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3、数据治理与数据清洗相互促进
数据治理与数据清洗在数据应用过程中相互促进，共同推动数据价值的实现。
数据治理与数据清洗是大数据时代数据应用的两个重要环节，两者既有区别又有联系，相互促进、共同发展，在实际应用中，应重视数据治理与数据清洗的协同发展，以提高数据质量，推动数据价值的实现。
标签： #数据治理与数据清洗区别与联系
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