本文目录导读：
大数据治理与数据治理的区别
1、定义差异
大数据治理是指对大数据的采集、存储、处理、分析和应用过程中的各个环节进行规范、管理、监督和评估，以确保大数据的质量、安全、合规和可持续发展，而数据治理则是指对组织内部所有数据的管理，包括数据采集、存储、处理、分析和应用等环节，旨在确保数据的质量、安全、合规和有效利用。
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2、范围差异
大数据治理的范围相对较窄，主要针对大数据的各个环节，而数据治理的范围则更为广泛，涵盖了组织内部所有数据的管理，大数据治理是数据治理的一个分支，二者在范围上存在差异。
3、目标差异
大数据治理的目标是确保大数据的质量、安全、合规和可持续发展，而数据治理的目标则是确保数据的质量、安全、合规和有效利用，虽然二者在目标上存在一定的相似性，但大数据治理更侧重于大数据的可持续发展。
大数据治理与数据治理的联系
1、目标一致性
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大数据治理和数据治理在目标上具有一致性，即确保数据的质量、安全、合规和有效利用，在实施过程中，大数据治理与数据治理相互促进，共同推动组织数据管理水平的提升。
2、方法论相似性
大数据治理和数据治理在方法论上具有相似性，二者都强调数据质量管理、数据安全、数据合规、数据标准化、数据生命周期管理等关键环节，以确保数据的价值得到充分发挥。
3、技术支持共享
大数据治理和数据治理在技术支持方面存在共享，数据仓库、数据湖、大数据平台等技术既可应用于大数据治理，也可应用于数据治理，为两者提供技术支撑。
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4、人才培养共通
大数据治理和数据治理在人才培养方面具有共通性，两者都需要具备数据管理、数据分析、数据挖掘、数据可视化等方面的专业知识和技能，为组织培养具备综合能力的数据人才。
大数据治理与数据治理在本质上是有所区别的，但二者在目标、方法论、技术支持和人才培养等方面具有紧密的联系，在实际应用中，大数据治理和数据治理相互融合，共同推动组织数据管理水平的提升，在实施数据治理时，应充分认识大数据治理与数据治理的区别与联系，以实现数据价值的最大化。
标签： #大数据治理和数据治理
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