在数据治理的新视角下，数据清洗不再是一个孤立的环节，而是与数据收集、存储、分析和应用紧密相连。它涉及到数据的全生命周期，从源头开始就对数据进行严格的把控。在数据收集阶段，通过设定合理的数据规范和校验机制，确保进入系统的数据符合既定的标准。在数据存储阶段，通过对数据进行分类和标签化，实现数据的有序存储和快速检索。在数据分析和应用阶段，通过对数据进行预处理和清洗，消除数据中的噪音和异常值，提高分析的准确性和可靠性。

数据清洗的实现需要借助先进的技术工具和方法。

例如，可以利用自动化工具对数据进行批量处理，提高清洗的效率和准确性。同时，还可以利用机器学习、数据挖掘等技术对数据进行深入分析和挖掘，发现数据中的潜在规律和关联关系，为数据治理提供更有价值的参考。

数据治理还需要建立完善的制度和流程。

通过制定数据治理规范、建立数据质量标准、明确数据所有权和责任等，确保数据在整个生命周期中都能得到有效的管理和控制。同时，还需要建立数据治理的监督和评估机制，对数据治理的效果进行定期的检查和评估，发现问题及时进行改进和优化。

数据清洗还需要人的参与和协作。

在数据治理的过程中，需要建立一支专业的数据治理团队，他们不仅具备丰富的数据知识和技术技能，还需要对数据有深入的理解和洞察。他们需要对数据进行深入的分析和研究，发现数据中的问题和规律，提出合理的解决方案和策略。