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随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来，数据治理和大数据作为数据管理的重要环节，在企业发展中扮演着越来越重要的角色，两者之间存在着本质的区别，本文将深入剖析数据治理与大数据的区别，并探讨两者在融合发展中的思考。
数据治理与大数据的区别
1、定义上的区别
数据治理：数据治理是指对数据的采集、存储、处理、分析、应用等环节进行规范化、标准化、流程化的管理，以确保数据质量、安全、合规等方面的要求。
大数据：大数据是指规模巨大、类型繁多、价值密度低的数据集合，通过对大数据的分析，挖掘出有价值的信息和知识。
2、目标上的区别
数据治理：数据治理的目标是确保数据质量、安全、合规，提高数据价值，为业务决策提供支持。
大数据：大数据的目标是通过对海量数据的挖掘，发现潜在规律，为业务创新、市场拓展等提供决策依据。
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3、方法上的区别
数据治理：数据治理主要采用数据质量管理、数据安全管理、数据合规管理、数据生命周期管理等方法。
大数据：大数据主要采用数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘、数据分析等技术。
4、作用上的区别
数据治理：数据治理是大数据应用的基础，为大数据分析提供高质量、合规的数据。
大数据：大数据是数据治理的延伸，通过对大数据的分析，为企业创造价值。
数据治理与大数据的融合发展
1、数据治理与大数据的融合趋势
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随着大数据技术的不断发展，数据治理与大数据的融合趋势日益明显，大数据为数据治理提供了新的技术手段；数据治理为大数据提供了合规、安全、高质量的数据基础。
2、融合发展的思考
（1）加强数据治理体系建设，为大数据提供高质量数据，企业应建立完善的数据治理体系，从数据采集、存储、处理、分析、应用等环节进行规范化、标准化管理，确保数据质量。
（2）创新大数据应用场景，挖掘数据价值，企业应积极探索大数据在业务创新、市场拓展、风险控制等方面的应用，挖掘数据价值，为企业创造效益。
（3）加强数据安全与合规管理，确保数据治理与大数据的健康发展，企业应加强数据安全与合规管理，确保数据治理与大数据在合法合规的前提下进行。
数据治理与大数据在定义、目标、方法、作用等方面存在本质区别，在当前大数据时代，两者融合发展已成为必然趋势，企业应充分认识数据治理与大数据的区别，加强数据治理体系建设，创新大数据应用场景，确保数据治理与大数据的健康发展，为企业创造价值。
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