《数据治理与大数据的关系辨析：为何数据治理要求如此严格》
一、数据治理与大数据的概念界定
（一）大数据
大数据是指那些数据量特别大、类型多样（包括结构化、半结构化和非结构化数据）、增长速度快，需要用特殊的技术和方法来处理、存储和分析的数据集合，例如互联网公司每天产生的海量用户浏览记录、社交媒体上的大量文本、图片和视频信息等，大数据蕴含着巨大的价值，通过数据分析可以挖掘出消费者偏好、市场趋势等重要信息，从而为企业决策、科学研究等提供有力支持。
（二）数据治理
数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，它涵盖了数据标准制定、数据质量管控、数据安全管理、元数据管理等多个方面，在一个企业中，数据治理要确保不同部门输入到系统中的数据遵循统一的格式标准，保证数据的准确性、完整性和一致性，同时要保护数据的安全性，防止数据泄露等风险。
二、数据治理属于大数据的范畴
（一）大数据发展的必然需求
大数据的价值挖掘依赖于高质量的数据，如果数据是杂乱无章、质量低下的，那么基于大数据的分析结果就会出现偏差，数据治理通过建立数据标准，提高数据质量，从而为大数据分析提供可靠的基础，在医疗大数据领域，若要通过分析大量患者的病历数据来研究疾病的发病规律，首先需要确保病历数据的准确性和完整性，这就需要数据治理来规范数据的录入、存储等环节。
（二）数据治理是大数据管理的核心环节
在大数据的整个生命周期中，从数据的采集、存储、处理到分析和应用，都离不开数据治理，在数据采集阶段，数据治理要确定采集的数据类型和标准；在存储阶段，要确保数据的安全存储和合理布局；在处理和分析阶段，要保证数据的质量以得出准确的结论，没有有效的数据治理，大数据就无法实现其价值最大化。
三、数据治理要求严格的原因
（一）数据质量保障的需要
1、准确性要求
在大数据应用场景下，如金融风险评估，数据的微小误差可能导致巨大的决策失误，在评估一个企业的信用风险时，如果企业财务数据存在错误，那么基于大数据的信用评分模型就会得出错误的结果，可能导致金融机构做出错误的贷款决策。
2、完整性要求
完整的数据才能反映事物的全貌，以电商大数据分析为例，如果用户的部分购买记录缺失，就无法准确分析用户的消费行为模式，从而影响精准营销等策略的制定。
（二）数据安全和隐私保护
1、安全威胁
随着数据量的增大和数据价值的提升，数据面临着来自黑客攻击、恶意软件等多种安全威胁，企业的客户数据如果被泄露，不仅会损害客户利益，还会给企业带来严重的声誉损失。
2、隐私保护
在大数据时代，个人隐私数据更容易被收集和分析，严格的数据治理要确保在利用大数据的同时，遵循隐私保护法规，不侵犯个人隐私，如医疗数据包含患者的敏感信息，必须严格管理，防止隐私泄露。
（三）合规性要求
不同行业和地区都有关于数据管理的法规要求，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）对企业的数据处理活动提出了严格的规定，企业要想在合法的框架内利用大数据，就必须严格执行数据治理，确保数据的合规使用。
（四）企业决策和竞争力提升
1、决策支持
准确的数据是企业正确决策的依据，只有通过严格的数据治理，企业高层在制定战略决策时才能依赖可靠的大数据分析结果，企业在决定进入新市场时，需要基于准确的市场数据进行分析。
2、竞争力
在当今竞争激烈的市场环境中，有效利用大数据是企业获得竞争优势的关键，而严格的数据治理是实现大数据价值的保障，能够使企业在数据驱动的竞争中脱颖而出。
数据治理属于大数据的重要组成部分，并且由于其对数据质量、安全、隐私和合规性等多方面的保障需求，以及对企业决策和竞争力提升的重要意义，所以数据治理要求非常严格。
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