本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据已成为企业和社会的重要资产，如何有效管理和治理数据，使其发挥最大价值，成为当今企业面临的重要课题，本文旨在探讨数据治理与数据管理的融合之道，以构建高效信息生态圈。
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数据治理与数据管理的内涵
1、数据治理
数据治理是指对数据资源进行规划、组织、整合、优化、监控和保护的一系列管理活动，它关注数据的生命周期，从数据产生、存储、处理、分析到应用的各个环节，确保数据的质量、安全、合规和可用。
2、数据管理
数据管理是指对数据资源进行有效组织、存储、处理、分析和利用的一系列技术和管理活动，它关注数据的存储、处理、传输和应用，确保数据的高效、安全、可靠和合规。
数据治理与数据管理的融合
1、目标一致
数据治理和数据管理均旨在提高数据质量、保障数据安全、促进数据共享和应用，二者在目标上具有一致性，融合有助于形成合力，提高数据管理的整体效益。
2、方法互补
数据治理侧重于对数据资源的规划、组织、监控和保护，而数据管理侧重于数据的存储、处理、传输和应用，融合二者方法，可以充分发挥各自优势，实现数据资源的全生命周期管理。
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3、体系整合
数据治理与数据管理融合，需要建立一套完整的体系，包括数据战略、组织架构、流程规范、技术支撑等，通过整合体系，实现数据治理与数据管理的协同发展。
构建高效信息生态圈的关键要素
1、数据标准化
数据标准化是数据治理与数据管理融合的基础，通过制定统一的数据标准，确保数据的一致性、可比性和互操作性。
2、数据质量保障
数据质量是数据治理与数据管理的核心，通过建立数据质量评估体系，对数据进行持续监控和改进，确保数据质量达到预期目标。
3、数据安全与合规
数据安全与合规是数据治理与数据管理的底线，通过建立数据安全管理体系，确保数据在存储、传输、处理和应用过程中的安全，同时遵守相关法律法规。
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4、数据共享与开放
数据共享与开放是数据治理与数据管理融合的延伸，通过搭建数据共享平台，实现数据资源的开放与共享，促进数据价值最大化。
5、数据应用与创新
数据应用与创新是数据治理与数据管理融合的终极目标，通过挖掘数据价值，推动企业业务创新，实现数据驱动的数字化转型。
数据治理与数据管理的融合，是构建高效信息生态圈的重要途径，通过整合目标、方法、体系，以及关注数据标准化、质量保障、安全合规、共享开放和应用创新等方面，企业可以充分发挥数据价值，实现数字化转型，在未来，数据治理与数据管理的融合将更加深入，为我国数字经济的发展提供有力支撑。
标签： #数据治理数据管理
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