本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已成为国家战略资源，数据治理和大数据治理作为数据管理的重要手段，在保障数据安全、提高数据质量、促进数据应用等方面发挥着重要作用，本文旨在阐述数据治理与大数据治理的内涵、区别与融合之道，以期为我国数据治理工作提供参考。
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数据治理与大数据治理的内涵
1、数据治理
数据治理是指对数据生命周期进行管理，确保数据质量、安全、合规、可追溯的一种管理活动，它包括数据质量管理、数据安全管理、数据合规管理、数据生命周期管理等四个方面。
（1）数据质量管理：关注数据的准确性、完整性、一致性、及时性、有效性等特性，确保数据满足业务需求。
（2）数据安全管理：关注数据的安全性、隐私性、可靠性等特性，防止数据泄露、篡改、滥用等风险。
（3）数据合规管理：关注数据的相关法律法规、政策、标准等，确保数据处理的合规性。
（4）数据生命周期管理：关注数据的采集、存储、处理、共享、应用等各个环节，确保数据生命周期的完整性。
2、大数据治理
大数据治理是在数据治理的基础上，针对大数据特点进行的一种治理活动，它包括数据治理、大数据技术治理、大数据应用治理、大数据风险管理等四个方面。
（1）数据治理：与数据治理内涵相同，关注数据的准确性、完整性、一致性、及时性、有效性等特性。
（2）大数据技术治理：关注大数据平台、工具、算法等技术选型、部署、运维等，确保大数据技术的先进性和稳定性。
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（3）大数据应用治理：关注大数据应用的设计、开发、部署、运维等，确保大数据应用的合规性、安全性和有效性。
（4）大数据风险管理：关注大数据应用过程中可能出现的风险，如数据泄露、数据滥用、数据歧视等，制定相应的风险防范措施。
数据治理与大数据治理的区别
1、治理对象
数据治理的治理对象是传统数据，即结构化数据；大数据治理的治理对象是大数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2、治理方法
数据治理主要依靠传统的数据管理方法，如数据质量管理、数据安全管理、数据合规管理等；大数据治理则结合了数据治理和大数据技术，如大数据平台、工具、算法等。
3、治理目标
数据治理的目标是确保数据质量、安全、合规、可追溯；大数据治理的目标是在确保数据质量、安全、合规、可追溯的基础上，充分发挥大数据的价值。
4、治理难度
数据治理的难度相对较低，因为传统数据的管理方法较为成熟；大数据治理的难度较高，因为大数据涉及的技术、应用、风险等方面较为复杂。
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数据治理与大数据治理的融合之道
1、建立统一的数据治理体系
将数据治理和大数据治理纳入统一的数据治理体系，实现数据治理的全面覆盖。
2、强化大数据技术治理
在大数据治理中，强化大数据技术治理，确保大数据平台的先进性、稳定性和安全性。
3、深化大数据应用治理
在大数据治理中，深化大数据应用治理，确保大数据应用的合规性、安全性和有效性。
4、加强大数据风险管理
在大数据治理中，加强大数据风险管理，防范数据泄露、数据滥用、数据歧视等风险。
数据治理和大数据治理是信息时代数据管理的重要手段，了解数据治理与大数据治理的内涵、区别与融合之道，有助于我们更好地开展数据治理工作，发挥数据的价值，在我国数据治理工作中，应充分发挥数据治理和大数据治理的优势，推动数据治理工作迈向更高水平。
标签： #数据治理与大数据的区别是什么
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