本文目录导读：
随着大数据、云计算、人工智能等技术的飞速发展，数据已成为企业、政府和社会的重要资产，数据治理与数据融合作为数据管理的重要环节，对提升数据价值、优化业务流程、推动创新具有重要意义，本文将从数据治理与融合的关系出发，探讨如何协同推进，赋能数字化时代。
数据治理与数据融合的定义
1、数据治理
数据治理是指通过制定、执行和优化相关政策、流程和工具，确保数据质量、安全、合规，实现数据资产的有效管理，数据治理旨在解决数据生命周期中的各个环节，包括数据采集、存储、处理、分析、共享和销毁等。
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2、数据融合
数据融合是指将来自不同来源、不同格式的数据，通过一定的技术手段进行整合，形成统一、完整、一致的数据视图，数据融合旨在打破数据孤岛，实现数据资源的共享和利用。
数据治理与数据融合的关系
1、相互依存
数据治理和数据融合是相辅相成的，两者共同构成了数据管理的基础，数据治理为数据融合提供了质量、安全、合规的保障，而数据融合则使数据治理成果得以发挥，实现数据价值的最大化。
2、相互促进
数据治理与数据融合相互促进，共同推动企业数字化转型，数据治理有助于提升数据质量，为数据融合提供优质的数据资源；数据融合则有助于优化业务流程，提高数据治理效率。
3、相互制约
数据治理与数据融合也存在一定的制约关系，数据治理过程中，若过度强调合规和安全，可能导致数据融合受限；而数据融合过程中，若忽视数据治理，则可能引发数据质量问题。
协同推进数据治理与数据融合的策略
1、建立数据治理体系
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（1）明确数据治理目标，制定数据治理战略；
（2）建立健全数据治理组织架构，明确职责分工；
（3）制定数据治理政策和流程，确保数据质量、安全、合规；
（4）建立数据治理工具和平台，提高数据治理效率。
2、深化数据融合应用
（1）明确数据融合需求，制定数据融合策略；
（2）优化数据融合技术，提高数据整合能力；
（3）加强数据融合应用，拓展数据价值；
（4）建立数据融合评价体系，评估数据融合效果。
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3、加强数据治理与数据融合的协同
（1）建立数据治理与数据融合的沟通机制，确保信息共享；
（2）强化数据治理与数据融合的培训，提升人员素质；
（3）优化数据治理与数据融合的资源配置，提高协同效率；
（4）建立数据治理与数据融合的评估体系，持续改进。
数据治理与数据融合是数字化时代企业、政府和社会的重要任务，通过协同推进数据治理与数据融合，可以有效提升数据价值，优化业务流程，推动创新，为数字化时代的发展提供有力支撑。
标签： #数据治理与融合
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