本文目录导读：
数据治理与数据清洗是数据管理领域中的两个重要概念，它们既有区别，又有联系，本文将深入探讨数据治理与数据清洗的区别和联系，以期帮助读者更好地理解这两个概念。
数据治理与数据清洗的区别
1、目标不同
数据治理的目标是确保数据的准确性、完整性、一致性和安全性，使数据能够满足业务需求，而数据清洗的目标是消除数据中的错误、缺失和重复等质量问题，提高数据的可用性。
2、方法不同
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数据治理通常采用规范、标准、流程和工具等手段，对数据进行全生命周期的管理，而数据清洗主要依靠数据清洗工具、算法和人工操作，对数据进行局部修复和优化。
3、范围不同
数据治理涉及数据收集、存储、处理、分析、共享和销毁等各个环节，具有全局性，数据清洗则主要针对数据质量问题，具有局部性。
4、时间不同
数据治理是一个持续、长期的过程，需要不断地完善和优化，而数据清洗通常是一个阶段性的工作，随着数据质量的变化而进行。
数据治理与数据清洗的联系
1、相互依赖
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数据治理和数据清洗是相辅相成的，数据治理为数据清洗提供了规范和标准，而数据清洗为数据治理提供了质量保障。
2、共同目标
数据治理和数据清洗的共同目标是提高数据的可用性和价值，为业务决策提供有力支持。
3、互补作用
数据治理侧重于数据管理和规范，数据清洗侧重于数据质量问题修复，两者互补，共同推动数据质量的提升。
4、相互促进
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数据治理的不断完善可以推动数据清洗工作的开展，而数据清洗的成果又可以反馈到数据治理中，形成良性循环。
数据治理与数据清洗是数据管理领域中的两个重要概念，它们既有区别，又有联系，在实际工作中，我们要充分认识两者的关系，既要重视数据治理，又要注重数据清洗，确保数据质量，为业务发展提供有力支持。
数据治理和数据清洗是同根同源、异曲同工的两个概念，在实际应用中，我们要根据具体业务需求，灵活运用数据治理和数据清洗方法，以提高数据质量，推动业务发展，要不断优化数据治理体系，为数据清洗工作提供有力保障，只有这样，才能在数据时代立于不败之地。
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