大数据中的数据治理是指对大数据进行管理和控制，以确保大数据的可靠性、安全性和合规性，同时提高大数据的价值和效益。数据治理涉及的技术和管理层面非常广泛，包括数据工程、数据分析、数据安全、数据质量管理等。

具体来说，大数据治理包括以下几个方面：

1、数据管理

大数据治理需要对大数据进行采集、存储、处理、分析和利用等方面的管理。在数据生命周期管理的各个阶段，如数据存储、保留、归档、处置时，需要考虑大数据保存时间与存储空间的平衡，并识别对业务有关键影响的数据元素，检查和保证数据质量。

2、数据安全

数据安全性是大数据治理的核心问题之一。需要制定严格的数据安全政策和措施，确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性和保密性。

3、数据质量

数据质量是大数据分析和应用的基础，直接影响到决策的准确性和有效性。因此，大数据治理需要制定数据质量标准，建立数据质量评估机制，确保数据的准确性和一致性。

4、数据整合

大数据治理需要对不同来源、不同类型的数据进行整合，消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准，提高数据质量，实现数据内外部共享。

5、隐私保护

在大数据治理中，还需要考虑社交数据的隐私保护需求，制定相应政策，保护个人隐私不被泄露和滥用。

总之，大数据治理是一个综合性的管理过程，需要综合运用技术和管理手段，确保大数据的可靠性、安全性和合规性，同时提高大数据的价值和效益。