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随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会不可或缺的一部分，在众多关于大数据的讨论中，数据治理这一概念也日益受到关注，数据治理是否属于大数据的范畴？为何在实施过程中需要如此严格？本文将对此进行深入探讨。
数据治理属于大数据范畴
1、数据治理与大数据的关系
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数据治理是指对数据资源进行规划、组织、管理、监控和优化的一系列过程，旨在确保数据质量、安全、合规和有效利用，而大数据是指规模巨大、类型多样、价值丰富的数据集合，可以看出，数据治理与大数据密切相关。
（1）数据治理是大数据的基石，在大数据时代，数据量呈爆炸式增长，数据质量、安全、合规等问题日益突出，数据治理通过对数据的规范化、标准化、清洗和整合，为大数据的挖掘和应用提供坚实基础。
（2）数据治理是大数据价值的保障，大数据的价值在于挖掘和应用，而数据治理则通过对数据的优化和整合，提高数据质量，从而确保大数据应用的有效性和可靠性。
2、数据治理属于大数据范畴的依据
（1）数据治理是大数据时代的必然要求，在大数据时代，数据已经成为企业、政府和社会的重要资产，数据治理有助于提高数据质量和价值，满足大数据时代的需求。
（2）数据治理是大数据产业链的重要组成部分，在大数据产业链中，数据采集、存储、处理、分析和应用等环节都需要数据治理的支撑，数据治理属于大数据范畴。
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为何数据治理需要严格实施
1、数据质量是大数据应用的基础
数据质量直接影响大数据应用的准确性和可靠性，如果数据质量低下，即使拥有庞大的数据量，也无法发挥大数据的价值，在数据治理过程中，必须对数据质量进行严格把控。
2、数据安全是大数据时代的重大挑战
随着数据泄露事件的频发，数据安全已成为社会关注的焦点，数据治理有助于加强数据安全防护，防止数据泄露、篡改和滥用，保障个人隐私和企业利益。
3、数据合规是大数据时代的必然要求
在大数据时代，数据合规成为企业、政府和社会的共同责任，数据治理有助于确保数据收集、存储、处理和应用等环节符合相关法律法规，避免法律风险。
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4、数据治理有助于提高数据价值
通过数据治理，企业可以优化数据资源，提高数据质量，挖掘数据价值，为决策提供有力支持，数据治理还有助于推动大数据产业的健康发展。
数据治理属于大数据范畴，是大数据时代的重要基石，在实施过程中，需要严格把控数据质量、安全、合规和优化，以充分发挥大数据的价值，才能在激烈的大数据竞争中立于不败之地。
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