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随着大数据时代的到来，数据治理和数据融合成为了企业信息化建设的重要议题，数据治理和数据融合都是为了更好地利用数据资源，提高企业决策效率和竞争力，二者在实际应用中存在诸多差异，本文将深入解析数据治理与数据融合的区别与联系，并探讨融合策略。
数据治理与数据融合的区别
1、定义
数据治理：数据治理是指对数据资源进行规划、管理、监控、优化等一系列活动，旨在提高数据质量、降低数据风险、保障数据安全，为企业提供高质量的数据服务。
数据融合：数据融合是指将来自不同来源、不同格式的数据整合在一起，形成统一的数据视图，以便于用户进行数据分析和挖掘。
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2、目标
数据治理：数据治理的目标是提高数据质量、降低数据风险、保障数据安全，为企业提供高质量的数据服务。
数据融合：数据融合的目标是整合不同来源、不同格式的数据，形成统一的数据视图，为用户提供便捷的数据分析环境。
3、方法
数据治理：数据治理方法包括数据质量评估、数据标准化、数据生命周期管理、数据安全管理等。
数据融合：数据融合方法包括数据集成、数据清洗、数据转换、数据映射等。
4、应用场景
数据治理：数据治理适用于企业内部数据管理、数据安全、数据合规等方面。
数据融合：数据融合适用于企业外部数据共享、行业数据整合、大数据分析等方面。
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数据治理与数据融合的联系
1、相互促进
数据治理和数据融合是相互促进的关系，良好的数据治理为数据融合提供了高质量的数据资源，而数据融合又推动了数据治理的深入实施。
2、共同目标
数据治理和数据融合的共同目标是提高数据质量、降低数据风险、保障数据安全，为企业提供高质量的数据服务。
3、相互依赖
数据治理和数据融合相互依赖，数据治理为数据融合提供了基础，而数据融合又促进了数据治理的深入实施。
数据融合策略
1、构建统一的数据平台
建立统一的数据平台，实现数据资源的集中管理和共享，为数据融合提供基础。
2、制定数据治理标准
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制定数据治理标准，确保数据质量、降低数据风险、保障数据安全。
3、采用先进的数据融合技术
运用数据集成、数据清洗、数据转换、数据映射等先进技术，实现数据融合。
4、建立数据共享机制
建立数据共享机制，促进数据资源的流动和共享，提高数据利用效率。
数据治理和数据融合是大数据时代企业信息化建设的重要议题，通过深入解析二者的区别与联系，以及探讨数据融合策略，有助于企业更好地利用数据资源，提高决策效率和竞争力，在今后的工作中，企业应加强数据治理和数据融合的实践，以实现数据资源的最大化价值。
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