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随着大数据时代的到来，数据已成为企业的重要资产，如何有效地管理这些数据，提高数据质量和价值，成为了企业面临的重要课题，在这个过程中，数据治理应运而生，数据治理究竟是对数据管理的再管理，还是一种创新呢？本文将从数据治理的概念、内涵以及与数据管理的区别等方面进行探讨。
数据治理与数据管理的概念及内涵
1、数据治理
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数据治理是指通过制定数据战略、组织架构、流程规范、技术手段等，确保数据质量、安全、合规、共享和利用的一种管理活动，数据治理的核心目标是提高数据价值，降低数据风险，为企业决策提供有力支持。
2、数据管理
数据管理是指对数据生命周期进行规划、设计、实施、运营和监控的一系列管理活动，数据管理的目的是确保数据资产的安全、完整、可用和可靠，满足业务需求。
数据治理与数据管理的区别
1、目标不同
数据治理的目标是提高数据价值，降低数据风险，为企业决策提供有力支持；而数据管理的目标是确保数据资产的安全、完整、可用和可靠，满足业务需求。
2、范围不同
数据治理涉及数据战略、组织架构、流程规范、技术手段等多个方面，具有全局性；数据管理则侧重于数据生命周期管理，具有局部性。
3、涉及领域不同
数据治理涉及数据治理体系、数据质量管理、数据安全管理、数据合规性等多个领域；数据管理则主要关注数据存储、数据备份、数据恢复、数据归档等。
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4、关注点不同
数据治理关注数据价值、数据风险、数据质量等方面；数据管理关注数据资产、数据安全、数据合规性等方面。
四、数据治理是对数据管理的再管理，还是一种创新？
1、数据治理是对数据管理的再管理
数据治理与数据管理的关系可以理解为“再管理”，在数据管理的基础上，数据治理通过完善组织架构、流程规范、技术手段等，对数据管理进行优化和提升，具体表现在以下几个方面：
（1）加强数据质量管理，提高数据质量；
（2）强化数据安全管理，降低数据风险；
（3）规范数据共享和利用，提高数据价值；
（4）确保数据合规性，降低法律风险。
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2、数据治理是一种创新
虽然数据治理可以看作是对数据管理的再管理，但它在以下方面也体现了一种创新：
（1）数据治理强调数据价值的最大化，从战略层面关注数据管理；
（2）数据治理注重跨部门、跨领域的协作，打破数据孤岛，实现数据共享；
（3）数据治理采用先进的技术手段，提高数据治理效率和效果。
数据治理既是对数据管理的再管理，又是一种创新，在当前大数据时代，企业应重视数据治理，将其作为提升数据价值、降低数据风险的重要手段，通过不断完善数据治理体系，实现数据管理的全面升级，为企业发展提供有力支撑。
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