本文目录导读：
在信息化时代，数据已成为企业、政府和社会的重要资产，数据的价值取决于其质量和可用性，数据治理和数据清洗成为保障数据质量、提高数据可用性的关键手段，本文旨在探讨数据治理与数据清洗的本质区别，并分析二者的协同关系。
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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、实施和监督一系列策略、过程和规则，确保数据质量、安全、合规和可用性的一种管理活动，数据治理旨在建立数据管理框架，规范数据生命周期，实现数据资源的最大化利用。
数据清洗：数据清洗是指识别、纠正、处理和删除数据中的错误、缺失、重复和异常等问题的过程，数据清洗的目的是提高数据质量，为后续的数据分析和应用提供可靠的数据基础。
2、目标
数据治理：数据治理的目标是确保数据在整个生命周期中的质量、安全、合规和可用性，通过数据治理，企业可以降低数据风险，提高数据价值，支持业务决策。
数据清洗：数据清洗的目标是提高数据质量，消除数据中的噪声，为数据分析和应用提供可靠的数据基础，数据清洗是数据治理的重要组成部分，但并非数据治理的全部。
3、范围
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数据治理：数据治理的范围包括数据管理、数据质量、数据安全、数据合规、数据架构、数据仓库等多个方面，数据治理关注的是整个数据生态系统的管理。
数据清洗：数据清洗的范围主要集中在数据本身，关注的是数据质量问题，数据清洗通常在数据分析、数据挖掘等环节前进行。
4、方式
数据治理：数据治理通过制定政策、规范、流程和工具等手段，实现数据管理目标，数据治理需要跨部门、跨领域的协作，涉及多个层面。
数据清洗：数据清洗主要通过技术手段实现，如数据清洗工具、算法等，数据清洗通常由数据分析师、数据工程师等专业人员负责。
数据治理与数据清洗的协同关系
1、数据治理为数据清洗提供框架
数据治理通过建立数据管理框架，规范数据生命周期，为数据清洗提供指导和依据，在数据治理框架下，数据清洗工作可以更加有针对性地进行，提高清洗效率和效果。
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2、数据清洗是数据治理的重要组成部分
数据清洗是数据治理的核心环节之一，只有通过数据清洗，才能保证数据质量，实现数据治理的目标，数据治理与数据清洗相辅相成，共同推动数据价值的提升。
3、数据治理与数据清洗的动态协同
数据治理与数据清洗并非一成不变，而是需要根据实际情况进行动态调整，在数据治理过程中，可能发现新的数据质量问题，进而需要改进数据清洗方法；在数据清洗过程中，也可能发现新的数据治理需求，从而推动数据治理的完善。
数据治理与数据清洗是信息化时代保障数据质量、提高数据可用性的关键手段，二者既有区别，又有紧密的协同关系，企业应重视数据治理与数据清洗，实现数据资源的最大化利用，为业务发展提供有力支持。
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