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在信息化时代，数据已经成为企业、政府、社会的重要资产，数据治理作为一项系统工程，旨在通过规范、优化数据管理，提升数据质量，保障数据安全，实现数据价值最大化，大数据治理则是数据治理在处理海量数据场景下的延伸，数据治理是否属于大数据？二者之间有何联系与区别？
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生命周期进行全方位、全过程的管理，包括数据质量、数据安全、数据标准、数据流程等方面，以确保数据资产的有效利用。
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2、大数据治理：大数据治理是在数据治理的基础上，针对海量、多样、实时、复杂的数据特征，采取特殊的管理方法和技术手段，实现大数据的有序、高效、安全处理。
数据治理属于大数据的原因
1、数据治理是大数据治理的基础：数据治理是大数据治理的前提和基础，没有良好的数据治理，大数据治理将难以实施。
2、数据治理与大数据治理的目标一致：数据治理和大数据治理的目标都是为了实现数据价值最大化，提高数据质量和数据安全。
3、数据治理是大数据治理的保障：数据治理为大数据治理提供了数据质量、数据安全等方面的保障，使大数据治理更加顺利。
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数据治理与大数据治理的区别
1、数据规模：数据治理面向的是传统数据，数据规模相对较小；而大数据治理面向的是海量数据，数据规模庞大。
2、数据特征：数据治理处理的数据类型相对单一，如结构化数据；而大数据治理处理的数据类型多样，包括结构化、半结构化、非结构化数据。
3、技术手段：数据治理主要依靠传统的数据管理技术，如数据仓库、数据清洗、数据建模等；而大数据治理则需运用分布式计算、机器学习、深度学习等先进技术。
4、应用场景：数据治理主要应用于企业内部，如企业数据仓库、数据湖等；而大数据治理则广泛应用于政府、金融、医疗、教育等领域。
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数据治理属于大数据，是大数据治理的基础和保障，数据治理与大数据治理在目标、技术手段等方面存在一定差异，但二者相辅相成，共同推动数据资产的价值最大化，在信息化时代，加强数据治理，提高大数据治理能力，已成为我国各行业、各领域的重要任务。
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