数据治理与大数据治理是两个相关但有所区别的概念。数据治理强调数据质量、安全、合规等基础管理，而大数据治理则关注大数据技术、架构和流程。本质差异在于管理层面与技术层面的不同，但两者融合趋势明显，共同推动数据价值最大化。
本文目录导读：
在当今信息化时代，数据已成为企业、政府和社会各领域的重要资源，数据治理和大数据治理作为数据管理的重要手段，在提升数据价值、保障数据安全等方面发挥着重要作用，二者在本质、目标和方法上存在一定的差异，本文将从以下几个方面对数据治理与大数据治理进行解析，以期为相关从业者提供参考。
数据治理与大数据治理的定义
1、数据治理
数据治理是指对数据的生命周期进行管理，确保数据质量、安全、合规、可追溯，为组织提供有价值的数据服务，数据治理包括数据质量、数据安全、数据合规、数据生命周期管理等方面。
2、大数据治理
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大数据治理是在数据治理的基础上，针对大数据特有的特点，对大数据技术、平台、应用等进行管理，以实现大数据资源的合理配置、高效利用和创新发展，大数据治理包括数据采集、存储、处理、分析、应用等环节。
数据治理与大数据治理的差异
1、范围差异
数据治理主要关注数据本身，包括数据质量、安全、合规等方面；而大数据治理则涵盖数据治理的全部内容，同时关注大数据技术、平台、应用等方面。
2、技术要求差异
数据治理对技术要求相对较低，主要依靠数据管理工具和流程；大数据治理则对技术要求较高，需要借助大数据技术、平台、算法等。
3、目标差异
数据治理的目标是提升数据质量、保障数据安全、实现数据合规；大数据治理的目标是在数据治理的基础上，实现大数据资源的合理配置、高效利用和创新发展。
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4、方法差异
数据治理主要通过数据管理工具、流程、规范等手段实现；大数据治理则依靠大数据技术、平台、算法等手段。
数据治理与大数据治理的融合趋势
随着大数据技术的快速发展，数据治理与大数据治理逐渐呈现出融合趋势，主要体现在以下几个方面：
1、技术融合
数据治理和大数据治理在技术层面逐渐融合，如数据质量监控、数据安全防护等技术。
2、管理融合
数据治理和大数据治理在管理层面逐渐融合，如数据生命周期管理、数据资产管理等。
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3、应用融合
数据治理和大数据治理在应用层面逐渐融合，如数据挖掘、数据分析等。
4、人才融合
数据治理和大数据治理在人才层面逐渐融合，如数据科学家、数据工程师等。
数据治理与大数据治理在本质上存在一定的差异，但两者在技术、管理、应用和人才等方面呈现出融合趋势，在新时代背景下，企业、政府和社会各领域应充分认识数据治理与大数据治理的重要性，积极探索二者的融合路径，以实现数据资源的最大化价值。
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