本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为国家战略资源，各行各业对数据的依赖程度日益加深，在此背景下，数据治理与大数据治理的概念应运而生，两者之间存在着密切的关系，同时也存在一定的差异，本文将从内涵、关系与差异三个方面对数据治理与大数据治理进行探讨。
数据治理与大数据治理的内涵
1、数据治理
数据治理是指通过制定、实施和监督相关政策、流程和工具，确保数据质量、安全、合规、可用，进而实现数据价值的最大化，数据治理涉及数据生命周期管理、数据质量管理、数据安全管理、数据合规管理、数据资产管理和数据治理体系建设等多个方面。
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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，针对大数据的特殊性，对大数据的采集、存储、处理、分析、应用和共享等方面进行规范和管理，大数据治理旨在确保大数据的准确性、完整性、时效性和可用性，从而提高大数据的价值。
数据治理与大数据治理的关系
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基础，因为只有确保数据质量、安全、合规和可用，才能保证大数据的价值，数据治理贯穿于大数据治理的各个环节，为大数据治理提供保障。
2、大数据治理是数据治理的延伸
大数据治理是在数据治理的基础上，针对大数据的特殊性进行的延伸，随着大数据技术的发展，数据治理的范围和内容也在不断扩展，大数据治理成为数据治理的重要组成部分。
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数据治理与大数据治理的差异
1、涵盖范围
数据治理涵盖数据生命周期管理的全过程，包括数据采集、存储、处理、分析、应用和共享等环节，而大数据治理主要针对大数据的特殊性，关注大数据的采集、存储、处理、分析、应用和共享等方面。
2、数据规模
数据治理的对象包括传统数据和大大小小的数据，而大数据治理的对象主要是大规模数据，大数据治理需要应对海量数据的存储、处理和分析等挑战。
3、技术手段
数据治理的技术手段相对成熟，包括数据质量管理、数据安全管理、数据合规管理等，而大数据治理需要借助新技术，如分布式存储、分布式计算、机器学习等，以满足大数据处理的需求。
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4、应用场景
数据治理的应用场景广泛，包括企业、政府、科研机构等，而大数据治理的应用场景主要集中在互联网、金融、医疗、能源等领域。
数据治理与大数据治理是相辅相成的，两者之间既有密切的关系，也存在一定的差异，在实施大数据治理过程中，要充分认识数据治理的重要性，将数据治理与大数据治理相结合，确保大数据价值的最大化，随着大数据技术的不断发展，数据治理与大数据治理的理念、方法和工具也将不断更新，为我国大数据产业的发展提供有力支持。
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