数据清洗和数据治理的区别?

数据清洗是处理数据中的错误、重复或不一致，确保数据质量的过程。数据治理则是制定规则和策略，管理数据全生命周期，确保数据安全、合规和可用。

区别

数据清洗：专注于修正现有数据的问题，比如删除重复记录、填补缺失值或修正格式错误。它更像是对数据的“急救”，解决眼前的问题。清洗过程通常涉及具体操作，比如用工具自动识别异常值，或手动核对数据。目标是让数据变得干净、准确，便于直接使用。清洗后的数据能提高分析结果的可信度，但不会改变数据的整体结构或管理方式。

数据治理：从宏观角度管理数据，制定标准、流程和责任分工。它涉及数据分类、权限控制、生命周期管理等，确保数据在整个组织内被正确使用。治理更像制定“游戏规则”，比如规定谁可以访问数据、如何存储数据、何时销毁数据。目标是让数据成为组织的资产，支持长期决策和合规要求。治理不直接处理数据错误，而是通过规范减少错误发生的可能。