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随着大数据时代的到来，数据已成为企业和社会的重要资产，数据治理和数据清洗作为数据管理的重要环节，对于提高数据质量、保障数据安全、实现数据价值具有重要意义，许多人对于数据治理和数据清洗的区别与联系仍存在困惑，本文将深入剖析数据治理与数据清洗的区别与联系，以期为广大读者提供有益的参考。
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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的质量、安全、一致性和合规性，为数据应用提供有力保障，数据治理侧重于从组织、流程、技术等方面对数据进行全方位管理，以实现数据资源的最大化利用。
数据清洗的目的是提高数据质量，去除数据中的错误、异常、重复等不良信息，确保数据在后续分析、挖掘等环节的准确性，数据清洗侧重于对数据进行技术处理，以提高数据质量。
数据治理涉及数据生命周期管理的各个环节，包括数据采集、存储、处理、分析、应用等，数据治理关注数据质量、数据安全、数据一致性、数据合规性等方面。
数据清洗主要针对数据中的错误、异常、重复等不良信息进行处理，数据清洗关注数据准确性、完整性、一致性等方面。
3、方法
数据治理采用组织、流程、技术等多方面手段，如制定数据治理策略、建立数据治理体系、实施数据治理工具等。
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数据清洗主要采用技术手段，如数据清洗工具、算法、规则等，对数据进行处理。
4、范围
数据治理涉及整个组织的数据管理，包括数据标准、数据质量、数据安全、数据合规性等方面。
数据清洗主要针对特定数据集，如某一次数据采集、某个项目等。
数据治理与数据清洗的联系
1、目标一致
数据治理和数据清洗的共同目标是提高数据质量，保障数据在应用过程中的准确性。
2、互为补充
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数据治理为数据清洗提供基础和保障，确保数据清洗工作顺利进行；数据清洗为数据治理提供支持，提高数据质量。
3、共同推动数据价值实现
数据治理和数据清洗共同为数据价值的实现提供有力保障，为企业和社会创造价值。
数据治理与数据清洗在目的、内容、方法、范围等方面存在差异，但二者又相互联系、互为补充，在实际工作中，应充分认识二者的区别与联系，充分发挥数据治理和数据清洗的协同效应，提高数据质量，实现数据价值。
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