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在信息化时代，数据已成为企业、政府和社会的重要资产，数据质量参差不齐，数据孤岛现象严重，导致数据难以有效利用，为了解决这一问题，数据治理和数据清洗应运而生，本文将从数据治理和数据清洗的概念、区别、关系等方面进行深入探讨。
数据治理与数据清洗的概念
1、数据治理
数据治理是指对数据生命周期进行管理，确保数据质量、安全、合规、可用的一种管理活动，它涉及数据质量、数据安全、数据标准、数据生命周期等多个方面，数据治理的目的是提高数据价值，为业务决策提供有力支持。
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2、数据清洗
数据清洗是指对原始数据进行处理，去除无效、错误、重复等不符合要求的数据，以提高数据质量的过程，数据清洗通常包括数据校验、数据转换、数据填充、数据合并等步骤。
数据治理与数据清洗的区别
1、目的不同
数据治理的目的是提高数据质量，确保数据在生命周期内的安全、合规、可用，而数据清洗的目的是直接提升数据质量，为后续的数据分析、挖掘等应用提供高质量的数据基础。
2、范围不同
数据治理涉及数据生命周期、数据质量、数据安全等多个方面，范围较广，数据清洗主要针对数据质量问题，范围相对较窄。
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3、方法不同
数据治理采用的管理方法包括数据标准制定、数据质量评估、数据安全控制等，数据清洗则采用数据校验、数据转换、数据填充、数据合并等具体技术手段。
4、作用不同
数据治理对数据质量的提升具有长期、稳定的作用，数据清洗则是一次性的数据质量提升过程，对数据质量的提升具有短期、直接的作用。
数据治理与数据清洗的关系
1、数据治理是数据清洗的前提
在数据治理过程中，数据标准、数据质量评估等环节为数据清洗提供了依据和指导，没有良好的数据治理，数据清洗将失去方向和依据。
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2、数据清洗是数据治理的补充
数据清洗在数据治理过程中扮演着重要角色，它能够有效提升数据质量，为数据治理提供有力支持。
3、数据治理与数据清洗相辅相成
数据治理和数据清洗是相辅相成的两个环节，数据治理为数据清洗提供方向和依据，数据清洗则帮助数据治理实现数据质量的提升。
数据治理和数据清洗是提升数据质量、发挥数据价值的两个重要环节，在信息化时代，企业、政府和社会应高度重视数据治理和数据清洗工作，确保数据质量，为业务决策提供有力支持。
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