本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据已成为国家战略资源，数据治理和数据统计作为数据管理的重要手段，相互关联、相互促进，本文将从数据治理与数据统计的关系入手，分析二者在数据管理中的协同发展。
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数据治理与数据统计的关系
1、数据治理为数据统计提供基础
数据治理是指对数据全生命周期进行管理，包括数据采集、存储、处理、分析、应用等环节，数据治理的目标是确保数据的准确性、完整性和安全性，在数据统计过程中，数据治理为其提供了以下基础：
（1）数据质量保障：数据治理通过数据清洗、数据校验等手段，确保统计数据来源可靠、准确，为统计分析提供高质量的数据支持。
（2）数据标准统一：数据治理制定统一的数据标准，使数据在统计过程中具有可比性，提高统计数据的可信度。
（3）数据安全可靠：数据治理加强数据安全管理，确保数据在统计过程中不被泄露、篡改，保障统计数据的真实性。
2、数据统计为数据治理提供方向
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数据统计是对数据进行分析、挖掘和应用的过程，通过统计方法揭示数据背后的规律和趋势，在数据治理过程中，数据统计为其提供以下方向：
（1）数据需求分析：数据统计通过对数据的分析，发现数据需求，为数据治理提供目标导向。
（2）数据治理优化：数据统计揭示数据治理中存在的问题，为数据治理优化提供依据。
（3）数据应用拓展：数据统计拓展数据应用场景，推动数据治理成果转化。
数据治理与数据统计的协同发展
1、技术融合
数据治理与数据统计在技术层面相互融合，如大数据、云计算、人工智能等技术在数据治理和数据统计中的应用，提高了数据管理效率，降低了成本。
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2、人才培养
数据治理与数据统计的协同发展需要培养既懂数据治理又懂数据统计的专业人才，通过人才培养，提高数据治理和数据统计的协同能力。
3、政策支持
政府应出台相关政策，鼓励企业、科研机构等参与数据治理与数据统计的协同发展，推动数据资源开放共享，促进数据治理与数据统计的深度融合。
数据治理与数据统计在数据管理中相互促进、相互依赖，通过技术融合、人才培养和政策支持，实现数据治理与数据统计的协同发展，为我国大数据战略的实施提供有力保障，在未来，数据治理与数据统计将继续发挥重要作用，推动我国数据管理水平的提升。
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