数据质量和数据治理之间有什么区别？

跟上无穷无尽的技术术语可能是一项艰巨的任务。松散定义的术语和行业特定的白话使水更加泥泞。特别是在数据管理方面，似乎许多单词也可以互换使用，数据质量和数据治理就是一个很好的例子。它不是唯一的，它肯定不会是最后一个，但正确地设定了术语开始的边界，而另一个目标具有现实世界的含义。

这就是解决方案评论的用武之地。我们的编辑每天都会搜索网络，为您带来领先的内容库。这个概念比较帖是我们鼓励您阅读的长篇文章，我们希望这些资源可以帮助您更好地理解空间。在这篇文章中，我们以数据质量和数据治理为特色，试图消除噪声中的信号。数据管理是我们经常看到的一个广泛的总称，但它涵盖了许多关键概念，市场正在以这样的方式扩展，这样的解释者可以提供帮助。

近年来，数据管理行业催生了几种全新的技术类别。数据质量和数据治理可能是最突出的两个。虽然在功能使用上不是线性的，但这些主题密切相关，并在分析过程中发挥重要作用。这些主题的新发现重要性已经出现了专门的技术供应商希望帮助解决这些问题，这也是最近出现的现象。

数据质量工具简介
数据质量工具旨在帮助企业保持数据清洁和无损，以便数据仓库或数据分析工具可以正确分析数据。如果不定期监控数据，公司的数据质量可能会退化。

数据质量与组织内部数据的整体效用有关，并且是决定数据是否可用于决策过程的基本特征。数据质量解决方案通常构建在功能之上，允许企业匹配，清理，纠正，验证和转换数据，以便数据库，数据仓库或分析系统对其进行分析。

根据数据使用情况，保持企业数据清洁和健康是必要的，以促进分析师的报告或帮助新产品发布。但是，为了实现长期可持续性，数据质量工具需要能够支持超出标准数据清理方法的数据管理。数据质量工具需要在公司的整个数据管理系统中扩展复杂的数据处理。

随着法规越来越严格，合规性框架变得越来越普遍，组织将越来越关注专用数据质量软件，确保他们保持数据的安全，以保护其免受内部和外部威胁。也许未来五年数据管理最重要的用例将是欧洲新的通用数据保护法规（GDPR）。

什么是数据治理？
数据治理不仅是最常见的数据管理用例之一，而且也是最难解决的问题。数据治理可能是现代数据管理中最重要的因素，也是数据质量与民主化之间差距的桥梁。为了使组织能够实现跨企业数据访问（这本身就是一个主要的痛点），需要使用行业标准的最佳实践以正确的方式监控数据  。

虽然许多  业界最好的数据管理平台  都提供支持数据治理的功能，但这个过程实际上取决于组织。数据治理通常由一组框架组成，这些框架是为确保一致和高质量的数据而开发的。实施治理程序通常还涉及定义数据管理角色。然后，处于这些职位的人员将决定如何存储和保护数据，并遵循严格的指导方针

根据一项新研究，超过50％的组织声称数据治理是他们面临的首要云数据管理挑战。总体主题似乎是云数据仓库使组织能够实现更好的性能，但是对于没有利用所有最佳实践的组织来说，实施新技术和协议（治理）的麻烦仍然是一个真正的挑战 。

复杂性也是一个主要问题，因为组织越来越多地表达了对内存处理的兴趣，以支持  结构化和非结构化数据。数据访问也必须受到管理，并且代表了现代组织的另一个痛点。跨多个源集成数据会带来数据质量和数据治理难点，以及将数据导入数据仓库。这些需求通常可以通过部署数据集成中间件来缓解  ，但也可以揭示云数据仓库必须适应各种数据类型并服务于一系列用例的事实。

底线
组织应将数据质量技术作为更大的数据治理策略的一部分。清晰，可操作且随时可用的数据是分析过程的关键部分，尤其是在您执行准确且有意义的结果时。用户可以利用专用（或数据准备）软件在数据质量过程中为他们提供帮助，但数据治理是一种对数据集合执行权限的战略方法。