大数据治理是新时代大数据管理与应用专业中的一项重要内容，它涉及到如何有效地管理和控制大数据，使其能够为企业或组织提供更好的数据驱动决策。

大数据治理的主要目标是确保大数据的质量、安全性、可靠性和一致性。这包括制定和实施相关政策和流程，以确保大数据的采集、存储、处理和使用都符合法律法规和企业政策的要求。同时，还需要采取一系列的技术手段和工具，以实现对大数据的有效管理和控制。

大数据治理的主要内容包括数据质量管理、数据安全管理和数据流程管理等。数据质量管理包括数据清洗、数据验证和数据标准化等，以确保数据的准确性和完整性；数据安全管理包括数据加密、数据备份和数据访问控制等，以确保数据的安全性和隐私保护；数据流程管理包括数据的采集、存储、处理和使用等过程的管理，以确保数据的流程清晰、高效和可控。

大数据治理的实施需要从多个方面入手，包括组织架构、流程制度和技术手段等。首先，需要建立完善的数据治理组织架构，明确各个部门和人员的职责和权限；其次，需要制定科学合理的流程制度，包括数据质量管理流程、数据安全管理制度和数据流程管理制度等；最后，需要采用先进的技术手段和工具，如数据仓库、数据挖掘和数据分析等，以实现对大数据的有效管理和控制。

总之，大数据治理是新时代大数据管理与应用专业中的一项重要内容，它可以帮助企业或组织更好地管理和控制大数据，使其能够提供更好的数据驱动决策。