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随着大数据时代的到来，数据已成为企业、政府和社会组织的重要资产，为了更好地发挥数据的价值，数据治理和数据融合成为了两个热门话题，数据治理与数据融合的区别是什么？本文将从定义、目标、方法、应用场景等方面进行深入解析。
数据治理与数据融合的定义
1、数据治理
数据治理是指通过制定、实施和监督数据管理策略，确保数据质量、安全、合规和可用性的一系列管理活动，数据治理的目标是建立一个规范、高效、安全的数据管理体系，为企业、政府和社会组织提供高质量的数据服务。
2、数据融合
数据融合是指将来自不同来源、不同格式、不同结构的数据进行整合、清洗、转换和关联，以形成统一、完整、可靠的数据集的过程，数据融合的目标是打破数据孤岛，实现数据资源的共享和复用，提高数据的应用价值。
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数据治理与数据融合的区别
1、目标
数据治理的目标是建立一个规范、高效、安全的数据管理体系，确保数据质量、安全、合规和可用性，而数据融合的目标是打破数据孤岛，实现数据资源的共享和复用，提高数据的应用价值。
2、方法
数据治理主要采用管理、技术、法律等多种手段，如制定数据管理政策、建立数据质量标准、加强数据安全管理等，数据融合则侧重于数据清洗、转换、关联等技术手段，如数据清洗、数据映射、数据关联等。
3、应用场景
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数据治理适用于企业、政府和社会组织等各个领域，包括数据质量管理、数据安全管理、数据合规性管理等方面，数据融合则主要应用于大数据、人工智能、物联网等新兴领域，如智能推荐、精准营销、智能监控等。
数据治理与数据融合是两个相互关联但又有区别的概念，数据治理侧重于数据管理体系的建设，确保数据质量、安全、合规和可用性；数据融合则侧重于数据资源的整合和共享，提高数据的应用价值，在实际应用中，企业、政府和社会组织应根据自身需求，合理运用数据治理和数据融合技术，以充分发挥数据的价值。
标签： #数据治理与数据融合的区别是什么
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