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随着信息技术的飞速发展，数据已成为国家、企业和社会发展的重要战略资源，数据治理和大数据治理作为数据管理的重要组成部分，逐渐受到广泛关注，两者在内涵、目标和实践上存在一定差异，本文将从数据治理和大数据治理的内涵、区别以及融合趋势三个方面进行探讨。
数据治理与大数据治理的内涵
1、数据治理
数据治理是指通过建立数据管理框架、制定数据管理政策、规范数据质量、保障数据安全等手段，确保数据在组织内部得到有效管理，为组织决策提供有力支持的过程，数据治理的核心目标是提高数据质量、保障数据安全和促进数据共享。
2、大数据治理
大数据治理是在数据治理的基础上，针对大数据特性，通过技术手段和业务流程优化，对大数据进行全生命周期管理，确保大数据在组织内部得到有效利用，大数据治理的目标是挖掘大数据价值、提升组织竞争力。
数据治理与大数据治理的区别
1、涉及范围
数据治理关注的是组织内部的数据管理，涵盖数据采集、存储、处理、分析和应用等各个环节，而大数据治理则更侧重于大数据的挖掘和应用，涉及大数据的采集、存储、处理、分析和可视化等环节。
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2、数据特性
数据治理关注的是传统数据，如关系型数据库中的数据，而大数据治理关注的是海量、多样、快速变化的数据，如互联网数据、物联网数据等。
3、技术手段
数据治理主要依靠数据管理框架、数据质量管理工具等手段，而大数据治理则更依赖于大数据技术，如分布式计算、机器学习、数据挖掘等。
4、目标
数据治理的目标是提高数据质量、保障数据安全和促进数据共享，大数据治理的目标是挖掘大数据价值、提升组织竞争力。
数据治理与大数据治理的融合趋势
1、技术融合
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随着大数据技术的发展，数据治理和大数据治理在技术层面将更加紧密地融合，数据质量管理工具将支持大数据场景，数据治理框架将支持大数据处理流程。
2、业务融合
随着大数据在组织内部的应用越来越广泛，数据治理和大数据治理在业务层面也将实现融合，企业将利用大数据技术进行市场分析、客户画像等，而数据治理则确保这些分析结果的准确性和可靠性。
3、人员融合
数据治理和大数据治理在人员层面也将实现融合，组织将培养既懂数据治理又懂大数据技术的复合型人才，以满足组织对数据管理人才的需求。
数据治理和大数据治理在内涵、目标和实践上存在一定差异，但两者在技术、业务和人员层面将逐渐融合，面对大数据时代的挑战，组织应重视数据治理和大数据治理的融合，以实现数据资源的最大化利用和价值创造。
标签： #数据治理与大数据的区别在哪里
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