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在信息化时代，数据已成为企业的重要资产，为了确保数据的准确性、可靠性和安全性，数据治理和数据清洗成为了数据管理中的两个关键环节，很多人对这两个概念存在误解，甚至混淆，本文将从数据治理与数据清洗的区别入手，深入剖析两者之间的差异与关联。
数据治理与数据清洗的定义
1、数据治理
数据治理是指通过制定、执行和监督一系列政策、流程和标准，确保数据在整个生命周期中始终符合企业的战略目标和业务需求，数据治理旨在提高数据质量、降低数据风险、优化数据使用效率，并确保数据安全。
2、数据清洗
数据清洗是指对原始数据进行检查、识别、修正和整合，以提高数据质量的过程，数据清洗的主要目的是去除数据中的错误、重复、缺失和不一致等杂质，使数据更加准确、完整和可靠。
数据治理与数据清洗的区别
1、目的
数据治理的目的是确保数据在企业的整个生命周期中始终符合战略目标和业务需求，提高数据质量、降低数据风险、优化数据使用效率，并确保数据安全，而数据清洗的目的是提高数据质量，使数据更加准确、完整和可靠。
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2、范围
数据治理的范围涵盖了数据治理体系、组织架构、流程、技术、标准、政策等方面，旨在从整体上提高数据管理能力，数据清洗的范围主要针对原始数据，通过检查、识别、修正和整合等方法，提高数据质量。
3、方法
数据治理采用的方法包括制定政策、流程、标准、规范等，通过组织、流程和技术手段确保数据质量，数据清洗采用的方法包括数据清洗工具、算法、技术等，通过检查、识别、修正和整合等方法，提高数据质量。
4、时间
数据治理是一个持续的过程，贯穿于数据管理的整个生命周期，数据清洗是一个阶段性过程，通常在数据采集、存储、分析等环节进行。
数据治理与数据清洗的关联
1、数据治理是数据清洗的基础
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数据治理体系为数据清洗提供了政策、流程、标准等保障，确保数据清洗工作的顺利进行，只有建立了完善的数据治理体系，才能确保数据清洗工作的质量和效果。
2、数据清洗是数据治理的延伸
数据清洗是数据治理的具体实施过程，通过数据清洗，可以进一步提高数据质量，为数据治理提供有力支持。
数据治理与数据清洗是数据管理中的两个重要环节，两者既有区别又有联系，在数据管理过程中，要充分认识两者的关系，将数据治理与数据清洗相结合，以提高数据质量、降低数据风险、优化数据使用效率，并确保数据安全。
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