在数据治理的体系中，数据质量管理是确保数据价值的生命线，而数据处理则是实现这一目标的关键手段。许多组织在开展数据治理时，常常将两者割裂看待：一种观点认为数据处理只是技术层面的ETL工作，质量问题是其后才需要关注的‘清理’任务；另一种则认为只要制定好规范和标准，无需数据处理层面的支撑。数据导向的治理则认为，两者必须深度融合，形成一个互为目标、相互支撑的整体。理解这种关系有助于我们构建一个更持续响应数据失衡和高能流转体系。