数据质量是指在业务流程、系统、数据模型和规则中，数据内容、格式和结构与预期的一致性，以及数据特性满足应用要求的程度。简单来说，数据质量实际上就是“数据特性满足应用要求的程度”。而数据治理则是一个管理和保障数据质量的过程，包括数据的收集、存储、加工、使用和维护等全生命周期的管理。数据治理的主要目的是确保数据的可靠性、准确性、一致性、完整性、安全性以及合规性。

数据质量和数据治理是相互关联的两个概念。数据质量是数据治理的核心目标之一，也就是说，数据治理的工作之一就是确保数据的质量。通过数据治理，可以制定一系列的政策、流程、标准和工具，以确保数据的准确性、完整性、可靠性、可用性和安全性等。

数据治理也可以帮助组织更好地管理和利用数据，提高数据的价值。通过数据治理，可以确保数据的合规性和规范性，避免数据滥用和误用，同时也可以提高数据的共享性和可重用性，使数据能够更好地为组织的业务决策和运营提供支持。

总之，数据质量和数据治理是相互关联的两个概念，数据治理的工作之一就是确保数据的质量，同时也可以帮助组织更好地管理和利用数据，提高数据的价值。