大数据应用服务的两条主线是数据治理和数据分析。
数据治理是指对数据进行管理、控制和优化的过程，以确保数据的质量和可用性。这包括数据收集、存储、处理、分析和共享等各个环节。数据治理的目标是确保数据的一致性、准确性和完整性，以便为决策提供可靠的依据。数据治理的主要内容包括数据质量管理、数据安全和隐私保护、数据合规性和标准、数据生命周期管理等。
数据分析是指对数据进行挖掘、分析和解释的过程，以发现数据中的价值和规律。数据分析的目的是帮助企业或组织从海量数据中提取有用的信息，以便做出更好的决策和预测。数据分析的主要内容包括数据预处理、数据探索、模型建立和应用等。数据分析的方法和技术有很多，如统计分析、机器学习、深度学习、自然语言处理等。
在大数据应用服务中，数据治理和数据分析是相辅相成的。数据治理为数据分析提供了可靠的数据基础，而数据分析又可以验证和完善数据治理的效果。只有通过有效的数据治理，才能保证数据的质量和可用性，从而为数据分析提供良好的环境。同时，通过数据分析，可以发现数据中的价值和规律，进一步指导数据治理的改进和优化。
总之，大数据应用服务的两条主线是数据治理和数据分析。数据治理是保障数据质量和可用性的基石，而数据分析则是发现数据价值和规律的关键。只有将两者有机结合起来，才能充分发挥大数据的应用潜力，为企业或组织带来更大的价值。
