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随着信息技术的飞速发展，数据已成为国家和社会的重要战略资源，数据治理和大数据治理作为数据管理的重要组成部分，对于提升数据质量、保障数据安全、促进数据应用具有重要意义，本文将深入探讨数据治理与大数据治理的本质区别，并分析两者融合的趋势。
数据治理与大数据治理的区别
1、涵盖范围
数据治理是指对数据全生命周期进行规划、组织、执行和监控的一系列管理活动，包括数据采集、存储、处理、分析和应用等环节，数据治理的目的是确保数据质量、数据安全和数据合规。
大数据治理是在数据治理的基础上，针对大数据时代海量、多样、快速的数据特点，进行专项管理和优化，大数据治理不仅关注数据本身，还关注数据应用、数据技术和数据生态等方面。
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2、治理目标
数据治理的目标是确保数据质量、数据安全和数据合规，具体包括：
（1）数据质量：确保数据准确、完整、一致、及时、可靠。
（2）数据安全：保护数据不被非法访问、篡改、泄露和破坏。
（3）数据合规：遵守相关法律法规和政策要求。
大数据治理的目标是在数据治理的基础上，实现以下目标：
（1）数据应用：挖掘数据价值，为业务决策提供支持。
（2）数据技术：优化数据处理、分析和挖掘技术，提高数据应用效率。
（3）数据生态：构建良好的数据生态，促进数据共享和协同。
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3、治理方法
数据治理主要采用以下方法：
（1）制定数据治理策略和规范。
（2）建立数据治理组织架构和职责分工。
（3）开展数据质量评估和监控。
（4）加强数据安全和合规管理。
大数据治理在数据治理的基础上，增加了以下方法：
（1）大数据平台建设：构建支持大数据处理和分析的平台。
（2）大数据技术优化：采用分布式计算、人工智能等大数据技术。
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（3）数据应用创新：探索大数据在各个领域的应用场景。
数据治理与大数据治理的融合趋势
1、技术融合
随着大数据技术的不断发展，数据治理与大数据治理在技术层面将实现深度融合，采用大数据技术进行数据质量评估、数据安全监控和数据合规检查。
2、组织融合
数据治理与大数据治理在组织层面也将实现融合，企业将设立专门的数据治理部门或团队，负责数据治理和大数据治理工作。
3、应用融合
数据治理与大数据治理在应用层面将实现深度融合，企业将利用大数据技术，对数据进行深度挖掘和分析，实现数据价值的最大化。
数据治理与大数据治理在目标、方法和应用方面存在一定的区别，但在技术、组织和应用层面具有融合趋势，随着大数据时代的到来，数据治理与大数据治理将相互促进、共同发展，为我国经济社会发展提供有力支撑。
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