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在大数据时代，数据已成为企业、政府和社会的重要资产，大数据治理和数据治理作为数据管理的两个重要方面，它们的目的、方法和策略存在差异，本文将从目的差异出发，分析大数据治理和数据治理的实施策略，以期为我国数据治理工作提供参考。
大数据治理与数据治理的目的差异
1、大数据治理
大数据治理旨在通过规范、优化和整合大数据资源，实现数据资产的最大化利用，提高企业、政府和社会的决策效率，其主要目的包括：
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（1）保障数据质量：确保数据真实、准确、完整，提高数据可用性。
（2）提高数据安全：防止数据泄露、篡改和非法使用，保障国家安全和社会稳定。
（3）促进数据共享：打破数据孤岛，实现数据资源的互联互通。
（4）优化数据应用：挖掘数据价值，为企业、政府和社会提供决策支持。
2、数据治理
数据治理旨在规范数据生命周期，确保数据质量、安全和合规，其主要目的包括：
（1）规范数据采集、存储、处理、分析和应用等环节，提高数据管理效率。
（2）加强数据质量管理，确保数据真实、准确、完整。
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（3）保障数据安全，防止数据泄露、篡改和非法使用。
（4）确保数据合规，符合国家相关法律法规和行业标准。
大数据治理与数据治理的实施策略
1、大数据治理实施策略
（1）建立数据治理体系：明确数据治理目标、原则和流程，制定数据治理规范。
（2）加强数据质量管理：建立数据质量评估体系，对数据进行全生命周期监控，确保数据质量。
（3）提高数据安全防护能力：加强数据安全制度建设，完善数据安全防护措施，防范数据泄露、篡改和非法使用。
（4）推动数据共享：打破数据孤岛，实现数据资源的互联互通，提高数据利用率。
2、数据治理实施策略
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（1）规范数据生命周期管理：明确数据采集、存储、处理、分析和应用等环节的规范，提高数据管理效率。
（2）加强数据质量管理：建立数据质量评估体系，对数据进行全生命周期监控，确保数据质量。
（3）加强数据安全管理：制定数据安全管理制度，完善数据安全防护措施，防范数据泄露、篡改和非法使用。
（4）确保数据合规：加强数据合规性审查，确保数据采集、存储、处理、分析和应用等环节符合国家相关法律法规和行业标准。
大数据治理和数据治理在目的、方法和策略上存在差异，大数据治理侧重于提高数据资产利用率和决策效率，而数据治理侧重于规范数据生命周期、保障数据质量和安全，在实施过程中，两者需要相互配合，共同推动我国数据治理工作的发展，通过建立完善的数据治理体系，加强数据质量、安全和合规管理，我国将更好地发挥数据资源在经济社会发展中的重要作用。
标签： #大数据治理和数据治理
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