大数据中心与数据治理是两个不同的概念，它们在目的、功能和实施方式上存在明显的区别。
首先，大数据中心是一个集中存储和管理大量数据的系统，它通常包括高性能的硬件设备、先进的软件技术和专业的运维团队。大数据中心的主要目的是为各种业务提供强大的数据处理能力，以满足企业对数据分析和决策的需求。大数据中心的规模通常较大，可以容纳大量的数据存储和处理任务，因此需要投入大量的资金和人力进行建设和维护。
而数据治理则是一个更广泛的概念，它涉及到数据的整个生命周期，包括数据的收集、存储、处理、分析和应用等各个环节。数据治理的目标是确保数据的质量和准确性，保护数据的安全和隐私，以及合理地利用数据的价值。数据治理不仅包括对数据本身的管理，还包括对数据使用过程中的规范和约束，以及对数据质量的持续改进。
从功能上看，大数据中心主要关注数据的存储和处理能力，而数据治理则更注重数据的质量和价值。大数据中心可以提供强大的数据处理能力，但如果没有有效的数据治理机制，可能会导致数据的质量问题，如数据不一致、数据冗余等问题，从而影响数据分析的准确性和决策的效果。
从实施方式上看，大数据中心的建设和维护需要大量的资金和人力投入，而且需要专业的技术团队进行操作和管理。而数据治理则需要建立一套完整的规范和流程，通过制度和标准来指导数据的管理和使用，这需要更多的组织协调和人员培训。
总之，大数据中心和数据治理虽然都是围绕数据展开的，但它们的侧重点和实施方式有很大的不同。大数据中心主要关注数据的存储和处理能力，而数据治理则更注重数据的质量和价值。在实际的应用中，两者往往是相辅相成的，只有通过有效的数据治理，才能充分发挥大数据中心的作用，实现数据的价值。
