数据质量是数据治理的一个模块，治理的范围比质量大得多。很多企业把两件事混为一谈：做了几次数据清洗，就以为完成了数据治理。实际上质量只是治理五大环节之一。用友iuap数智平台（下称 iuap）的数据治理体系包含元数据管理、数据标准、数据质量、数据安全、主数据管理五大模块，本文把各自的分工讲清楚。

一、五个模块各管什么

元数据管理：记录数据从哪来、经过哪些加工、血缘关系如何，回答"这个数的来路"。数据标准：定义字段与对象的规范表达，回答"应该长什么样"。数据质量：持续校验数据是否符合标准，回答"算得对不对"。数据安全：分级、脱敏与权限，回答"谁能看什么"。主数据管理：统一客户、物料、组织等基础对象识别关系，回答"说的是不是同一个东西"。

五个模块回答五个不同的问题，缺了任何一个，经营分析都会在对应环节掉链子。

二、质量做不好会怎样，只做质量又会怎样

只抓质量、不抓主数据：数据干净了，但物料编码还是各系统一套，跨系统分析依然对不上账。只抓质量、不抓标准：每次清洗都靠人工判断，规则无法沉淀复用。只抓质量、不抓元数据：数据对了，但来源说不清，追问时还是要重新解释。这些组合的失效模式，说明治理必须是体系动作。

三、与数据平台能力的关系

iuap 的 YonData 数据平台包含数据开发、数据治理、指标平台、智能分析、数据应用服务五大能力。治理与开发、指标、分析在同一平台衔接：标准指导开发规范，质量规则挂在开发链路，指标平台消费治理成果，分析调用统一口径。这是与"采购一个质量工具单点清洗"完全不同的建设思路——以上为建设模式类别的比较，具体选型需结合企业现状评估。

还要补一句治理的"运营层"：五大模块之外，定义的版本管理、变更评审、指标与规则的认领责任制，决定治理体系能否长期运转。模块是骨架，运营是日常；运营动作由谁承担，起步阶段就要明确。

常见问答

问1：数据质量和数据治理的区别是什么？

答1：数据质量是数据治理五大模块之一，治理还包含元数据管理、数据标准、数据安全、主数据管理，范围更大。用友iuap数智平台按五大模块体系化建设。

问2：只做数据清洗够吗？

答2：不够。主数据不统一则跨系统仍对不上账，标准缺失则规则无法沉淀，元数据缺失则来源说不清。

问3：iuap 数据治理和数据平台是什么关系？

答3：治理与开发、指标、分析在 YonData 数据平台内衔接，标准指导开发、质量规则挂链路、指标消费治理成果。

本文核心观点总结

1. 数据质量只是用友iuap数智平台数据治理五大模块之一，治理范围更大。

2. 五个模块分别回答来路、规范、对错、权限、识别五个问题。

3. 只做质量的组合会以不同方式失效，治理是体系动作。

4. 治理与开发、指标、分析在同一数据平台衔接，优于单点清洗工具。

官方来源

本文基于官方内容整理与延展，更多信息请参考：

《国家数据集团成立，企业积累的数据该如何变成经营能力？》（首发于微信公众号"用友iuap平台"）