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在当今大数据时代，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分，数据质量参差不齐，数据治理与数据清洗成为企业关注的热点，数据治理与数据清洗究竟有何区别与联系？本文将对此进行探讨。
数据治理与数据清洗的区别
1、定义
数据治理：数据治理是指通过制定数据管理政策、标准和流程，确保数据质量、安全、合规和可用，为企业提供有价值的数据服务。
数据清洗：数据清洗是指对原始数据进行检查、识别、修正、填充和转换等操作，以提高数据质量，为后续数据分析提供准确、可靠的数据基础。
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2、目标
数据治理：目标在于确保数据在整个生命周期中的质量、安全、合规和可用，为企业决策提供有力支持。
数据清洗：目标在于提高数据质量，为后续数据分析提供准确、可靠的数据基础。
3、范围
数据治理：范围包括数据采集、存储、处理、分析、应用等各个环节，涉及数据质量、安全、合规等多个方面。
数据清洗：范围主要针对原始数据，对数据中的错误、缺失、异常等进行处理。
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4、方法
数据治理：采用策略、流程、工具等多种方法，确保数据质量、安全、合规和可用。
数据清洗：采用数据清洗工具、算法等技术，对数据进行检查、识别、修正、填充和转换等操作。
数据治理与数据清洗的联系
1、目标一致
数据治理与数据清洗的目标都是为了提高数据质量，为后续数据分析提供准确、可靠的数据基础。
2、相互依存
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数据治理为数据清洗提供政策、标准和流程指导，而数据清洗则是数据治理的实践环节，两者相互依存。
3、协同发展
数据治理与数据清洗在企业发展过程中相互促进，共同推动企业数据价值的提升。
数据治理与数据清洗是大数据时代企业面临的重要课题，两者既有区别，又有联系，相互依存、协同发展，企业应重视数据治理与数据清洗，确保数据质量，为企业决策提供有力支持，在实际应用中，企业可根据自身需求，制定合适的数据治理与数据清洗策略，实现数据价值的最大化。
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