数据处理和数据治理是两个完全不同的领域，很多人在对这两个领域有很大的误解，今天我们就来分析一下这两个领域的区别。 什么是数据处理？ 数据处理，顾名思义就是要把原始的数据转化为符合逻辑的算法，让算法更好地对数据进行价值判断和分析。 在数据处理过程中，我们需要对原始数据进行编码、存储和检索等操作，为后续的数据库等功能做准备。 这是基础，但是由于在很多时候原始数据是比较复杂且无法理解的，所以还有很多功能也需要进行开发和验证。

1、首先，需要对数据进行编码、存储和检索等操作，为后续的计算和处理做准备；

其次，对数据进行编码、存储和检索等操作，使得我们能够更好地对数据进行价值判断和分析； 最后，对数据进行编码、存储和检索等操作，使我们能够将这些数据转化为我们所需要的形式。 在整个加工过程中，我们可能会遇到这样一个问题：当需要处理的数据量非常大时、或者是处理结果非常复杂时、或者是出现数据异常时。 这时候，就需要我们开发出一个能够在一分钟内进行计算和处理的模型来帮助我们完成这个任务。 而在这个过程中，可能会遇到这样几个问题： ●当原始数据量比较大，不能满足要求时；●需要快速检索查询原始数据；●原始数据存在着大量冗余；●原始数据中存在大量的噪音； 这几个问题可能会导致后续的工作效率非常低并且无法进行价值判断。

2、其次，还需要对原始数据进行清洗、标准化等操作。

（1）编码：将数据按一定的规则进行编码，以便于后续检索； （2）存储：一般是将原始数据存储到专门数据库中，以便后续检索使用； （3）检索：通过查询和索引功能，为数据分类或者查找使用； （4）清洗或标准化：将不需要的数据去掉。 因为数据在不同的场景下有着不同的意义，所以就需要对原始数据进行有效的分析，找到其中最有价值的一部分。 这也是数据治理最核心的内容，因为所有的功能都要以数据为基础展开操作。

3、最后，需要对这些结果进行分析处理后形成数据库。

数据治理和数据处理最大的区别在于，前者可以让系统有能力处理原始的数据，而后者只能让系统去分析数据，并通过数据处理形成完整且可用的系统。 数据治理是对原始信息进行规范化管理，而数据处理只需要对原始信息的编码、存储、检索和后续的数据库等功能进行开发即可。 虽然两者在定义上存在着很大差别，但是这并不意味着就是一种东西。 实际上在现代很多企业内部都有非常多的数据需要处理，比如财务信息、客户信息都已经成为企业管理中很重要的组成部分了。 对于不同的系统而言，其所处理的信息也各不相同，比如财务系统在企业管理中主要负责企业内部资金管理、客户订单以及各种单据结算等；而生产制造系统则负责生产、订单下达和物料计划等问题；而对于 ERP系统而言又有很多不同类型的模块需要处理：例如客户资源记录管理包括对客户的基本资料记录、相关供应商信息记录、用户注册信息和评价资料记录等。 在这些不同类型的项目中所涉及到的数据类型也各不相同，我们可以根据需求来选择自己需要用到什么类型的数据来进行建模。

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