《数据治理与数据清洗：深入解析二者的区别》
一、概念内涵的区别
1、数据治理
- 数据治理是一个广泛的概念，它涵盖了对数据的全方位管理，从战略层面来看，数据治理是为了确保数据的可用性、完整性、安全性和合规性而制定的一系列政策、流程和标准，在一个大型金融企业中，数据治理战略要明确规定如何管理客户的财务数据、交易数据等，以满足监管要求并支持企业的业务决策。
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- 它涉及到组织架构的调整，会设立专门的数据治理委员会等管理机构，这个委员会负责制定数据治理的目标、策略，并协调各个部门之间的数据相关工作，协调IT部门与业务部门之间关于数据的定义、使用权限等问题，数据治理还包括数据质量管理、元数据管理、数据架构管理等多个领域的内容。
2、数据清洗
- 数据清洗主要侧重于对原始数据中的错误、重复、不完整和不一致数据的处理，在一个电商平台的订单数据中，如果存在同一订单号但不同收货地址的记录，这就是数据不一致的情况，数据清洗就要解决这类问题。
- 它是一种技术操作过程，通常采用特定的算法和工具，使用正则表达式来识别和修正数据中的格式错误，或者利用查重算法来去除重复的记录，数据清洗的目的是提高数据的质量，为后续的数据分析、挖掘等工作提供准确的数据基础。
二、目标侧重点的区别
1、数据治理的目标
- 数据治理的目标具有多重性和战略性，它要保证数据能够满足企业内部不同部门的业务需求，市场部门需要准确的客户数据来进行精准营销，财务部门需要完整的财务数据进行报表编制，数据治理要确保企业在面对外部监管时能够合规，医疗企业要遵守关于患者隐私数据保护的法规。
- 它着眼于整个数据生命周期的管理，从数据的产生、存储、使用到销毁，每个环节都要进行规范和管理，以提升数据资产的价值，通过对数据的合理分类和标记，提高数据的检索和共享效率，从而为企业创造更多的商业价值。
2、数据清洗的目标
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- 数据清洗的核心目标是提高数据质量，具体而言，就是要消除数据中的噪声和错误，在一个科研项目收集的实验数据中，如果存在一些由于仪器故障而产生的异常值，数据清洗就要识别并处理这些异常值，使数据更加准确可靠。
- 数据清洗主要关注数据的准确性和一致性，确保数据在格式、逻辑等方面的正确性，将日期格式统一为“年 - 月 - 日”的形式，或者保证同一实体在不同数据表中的属性值是一致的。
三、执行主体和涉及范围的区别
1、执行主体
- 数据治理：数据治理是一个涉及企业多个部门的综合性工作，其执行主体包括企业的高层管理人员、数据治理委员会、业务部门和IT部门等，企业高层管理人员负责制定数据治理的战略方向，数据治理委员会负责统筹协调，业务部门提供业务需求和数据使用的反馈，IT部门负责技术实现和数据存储等工作。
- 数据清洗：数据清洗主要由数据工程师、数据分析师等技术人员执行，他们利用专业的工具和算法对数据进行处理，在一个大数据分析项目中，数据工程师会使用Python中的相关数据清洗库（如Pandas）对海量的原始数据进行清洗操作。
2、涉及范围
- 数据治理：数据治理涉及企业的所有数据资产，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文档、图像等），它涵盖了企业内部各个业务系统的数据，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等的数据治理。
- 数据清洗：数据清洗通常侧重于结构化数据的处理，尤其是在进行数据分析和挖掘之前对数据库中的表格数据进行清洗，随着技术的发展，也逐渐开始涉及半结构化数据的清洗，但非结构化数据的清洗相对较少且难度较大，对于一个包含大量文本文件的非结构化数据集合，进行数据清洗要比结构化数据的清洗复杂得多，往往需要更高级的自然语言处理技术。
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四、操作流程和持续性的区别
1、操作流程
- 数据治理：数据治理的操作流程是一个长期的、系统的过程，首先要进行数据治理规划，包括制定数据治理的框架、目标和策略，然后进行数据盘点，了解企业拥有哪些数据资产，接着制定数据标准，如数据的定义、格式、编码规则等，之后是数据质量评估，根据制定的标准来评估数据的质量状况，最后是持续的改进和监控，不断优化数据治理的效果。
- 数据清洗：数据清洗的操作流程相对较为直接，首先要对原始数据进行初步的检查和分析，确定存在的问题类型，如数据缺失、错误或重复等，然后选择合适的清洗方法和工具，如使用SQL语句来处理数据库中的数据清洗问题，或者使用专门的数据清洗软件，最后对清洗后的数据进行验证，确保清洗的效果符合预期。
2、持续性
- 数据治理：数据治理是一个持续不断的过程，因为企业的数据环境在不断变化，随着业务的发展、新的数据源的接入以及法规的更新，数据治理需要持续地调整策略、完善标准和优化流程，当企业开拓新的国际市场时，可能需要满足当地的数据保护法规，这就要求数据治理进行相应的调整。
- 数据清洗：数据清洗在某些情况下是一次性的操作，例如在进行一个特定的数据分析项目之前对数据进行清洗，项目结束后如果没有新的数据需求，可能就不需要再次进行清洗，但在一些数据不断更新的场景下，如实时数据监控系统，数据清洗也需要持续进行，以保证数据的质量。
数据治理和数据清洗虽然都与数据质量相关，但在概念内涵、目标侧重点、执行主体、涉及范围、操作流程和持续性等方面存在着明显的区别，企业在进行数据管理时，需要明确二者的不同，以便更好地利用它们来提升数据的价值和质量。
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