在数据治理过程中，以下哪个步骤涉及到处理数据中的不一致性？A. 数据转换B. 数据清洗C. 数据提取D. 数据集成

步骤 1：理解数据治理过程中的关键步骤
数据治理过程包括数据提取、数据清洗、数据转换和数据集成等步骤。每个步骤都有其特定的目的和作用。
步骤 2：分析每个步骤的作用
- 数据提取：从各种来源收集数据。
- 数据清洗：处理数据中的错误、不一致性和缺失值。
- 数据转换：将数据转换为适合分析的格式。
- 数据集成：将来自不同来源的数据合并到一个统一的数据集中。
步骤 3：确定处理数据不一致性的步骤
处理数据中的不一致性主要发生在数据清洗阶段，因为数据清洗的目的是确保数据的质量，包括处理不一致性和错误。