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随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临，在这个时代，数据成为企业、政府和社会的重要资源，如何有效地管理和利用这些数据，成为了一个亟待解决的问题，数据治理与大数据作为两个重要概念，常常被人们混淆，本文将从本质区别和融合趋势两个方面，对数据治理与大数据进行深入剖析。
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数据治理与大数据的本质区别
1、定义上的区别
数据治理：数据治理是指通过制定、执行和监控一系列政策、程序和规则，确保数据质量、安全、合规和有效利用的过程，它关注的是数据的全生命周期，包括数据采集、存储、处理、分析、共享和归档等环节。
大数据：大数据是指规模巨大、类型多样、价值密度低的数据集合，它强调数据的规模、速度和多样性，旨在从海量数据中发现有价值的信息和知识。
2、目标上的区别
数据治理：数据治理的目标是确保数据的质量、安全、合规和有效利用，提高数据资产的价值，它关注的是数据的内部管理，旨在为组织提供稳定、可靠的数据支持。
大数据：大数据的目标是从海量数据中挖掘有价值的信息和知识，为企业、政府和社会提供决策依据，它关注的是数据的挖掘和应用，旨在解决实际问题。
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3、技术上的区别
数据治理：数据治理涉及的技术包括数据质量管理、数据安全、数据集成、数据仓库、数据挖掘等，这些技术旨在提高数据质量和利用率。
大数据：大数据涉及的技术包括分布式计算、云计算、数据挖掘、机器学习等，这些技术旨在处理海量数据，挖掘有价值的信息。
数据治理与大数据的融合趋势
1、数据治理与大数据的融合背景
随着大数据技术的不断发展，数据治理与大数据的融合趋势日益明显，大数据技术为数据治理提供了强大的技术支持；数据治理为大数据的应用提供了规范和保障。
2、数据治理与大数据的融合表现
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（1）数据治理框架的扩展：在大数据时代，数据治理框架需要扩展，以适应大数据的特点，在数据质量管理方面，需要关注大数据的实时性、多样性和规模性。
（2）数据治理技术的创新：大数据技术为数据治理提供了新的技术手段，如分布式计算、云计算等，这些技术可以应用于数据采集、存储、处理和分析等环节，提高数据治理的效率。
（3）数据治理与大数据应用的融合：在大数据时代，数据治理与大数据应用紧密结合，在智能分析、风险控制、客户关系管理等领域，数据治理与大数据应用相互促进，共同提升企业竞争力。
数据治理与大数据在定义、目标和技术上存在本质区别，在大数据时代，两者正逐渐融合，为组织提供更加全面、高效的数据管理和应用，了解数据治理与大数据的区别和融合趋势，有助于我们更好地应对大数据时代的挑战，发挥数据资产的最大价值。
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