本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来，在这个时代，数据已经成为企业、政府和社会的重要资源，大数据治理和数据治理作为数据管理的重要手段，越来越受到广泛关注，本文旨在解析大数据治理与数据治理的内涵，分析它们的区别与联系，以期为我国数据治理实践提供参考。
大数据治理与数据治理的内涵
1、大数据治理
大数据治理是指对大数据的获取、存储、处理、分析、应用和共享等全过程进行有效管理，确保数据质量、安全、合规和高效利用，大数据治理包括以下五个方面：
（1）数据获取：通过合法、合规的方式获取各类数据资源。
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（2）数据存储：采用高效、可靠的数据存储技术，确保数据安全。
（3）数据处理：运用数据清洗、整合、转换等技术，提高数据质量。
（4）数据分析：利用数据分析方法，挖掘数据价值。
（5）数据应用：将数据应用于企业、政府和社会的各个领域，推动创新发展。
2、数据治理
数据治理是指对数据的生命周期进行有效管理，确保数据质量、安全、合规和高效利用，数据治理包括以下四个方面：
（1）数据质量：确保数据准确性、完整性、一致性、及时性和可靠性。
（2）数据安全：保护数据不被非法获取、泄露、篡改和破坏。
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（3）数据合规：遵循国家法律法规、行业标准和企业内部规定。
（4）数据高效利用：提高数据应用效率，发挥数据价值。
大数据治理与数据治理的区别
1、涵盖范围不同
大数据治理主要关注大数据的获取、存储、处理、分析、应用和共享等全过程，而数据治理则侧重于数据质量、安全、合规和高效利用。
2、对象不同
大数据治理的对象是大数据，而数据治理的对象是数据。
3、目标不同
大数据治理的目标是确保大数据在各个领域的有效利用，而数据治理的目标是确保数据质量、安全、合规和高效利用。
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大数据治理与数据治理的联系
1、共同基础
大数据治理和数据治理都基于数据质量管理、数据安全管理、数据合规管理和数据高效利用等基础。
2、相互促进
大数据治理和数据治理相互促进，共同推动数据资源的价值实现。
3、交叉融合
在大数据治理过程中，数据治理发挥着重要作用；而在数据治理过程中，大数据治理为数据治理提供了技术支持和创新动力。
大数据治理与数据治理是相互关联、相互促进的两个概念，在大数据时代，我国应加强大数据治理与数据治理的实践，以充分发挥数据资源的价值，推动经济社会持续发展。
标签： #大数据治理和数据治理
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