本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据已经成为企业和社会发展的关键资源，在数据应用过程中，数据质量和数据安全问题日益凸显，为了确保数据的价值得到充分发挥，数据治理和数据清洗成为数据管理的重要手段，本文将从数据治理与数据清洗的区别与联系展开讨论，以期为广大数据管理者和从业者提供有益的参考。
数据治理与数据清洗的区别
1、定义
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数据治理：数据治理是指对数据资源进行规划、组织、控制、监控和优化，确保数据质量、安全和合规的一系列管理活动。
数据清洗：数据清洗是指对原始数据进行处理，去除错误、重复、异常等不合规数据，提高数据质量的过程。
2、目标
数据治理：旨在提高数据质量、保障数据安全、规范数据使用，为数据应用提供有力支持。
数据清洗：旨在提高数据质量，为数据分析和挖掘提供准确、可靠的数据基础。
3、范围
数据治理：涉及数据采集、存储、处理、应用等各个环节，是一个全方位、全过程的管理活动。
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数据清洗：主要针对原始数据进行处理，关注数据的准确性、完整性、一致性等方面。
4、方法
数据治理：采用组织架构、制度规范、技术手段等多种方式，对数据进行全方位管理。
数据清洗：采用数据清洗工具、算法、规则等手段，对数据进行处理。
数据治理与数据清洗的联系
1、目标一致性
数据治理和数据清洗均以提高数据质量为目标，确保数据在应用过程中的价值。
2、互相依存
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数据治理为数据清洗提供基础和保障，而数据清洗则是对数据治理的补充和延伸。
3、管理层次
数据治理是数据管理的高级阶段，数据清洗是数据治理的具体实施过程。
数据治理与数据清洗是数据管理中不可或缺的两个环节，它们在目标、范围、方法等方面存在差异，但彼此之间紧密联系，在实际应用中，应充分认识到二者的区别与联系，合理运用数据治理和数据清洗手段，确保数据质量，为数据应用提供有力支持。
数据治理与数据清洗是大数据时代背景下数据管理的重要手段，通过对二者的深入研究，有助于提高数据质量、保障数据安全，为我国大数据产业发展提供有力支持。
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