本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据已经成为企业、政府等各个领域的重要资产，数据治理和数据建设作为数据管理的重要组成部分，对于提升数据价值、保障数据安全具有重要意义，在实际应用中，许多人对于数据治理和数据建设存在模糊的认识，甚至将其混为一谈，本文将深入剖析数据治理与数据建设的区别，以期为广大读者提供清晰的认知。
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数据治理与数据建设的定义
1、数据治理
数据治理是指通过制定和实施一系列政策、流程和标准，对数据生命周期进行全过程的规范管理，确保数据质量、安全、合规，为业务决策提供有力支持，数据治理涵盖了数据管理、数据质量、数据安全、数据合规等多个方面。
2、数据建设
数据建设是指从数据采集、存储、处理、分析到应用的全过程，通过构建完善的数据基础设施、数据仓库、数据模型等，实现数据的有序组织、高效利用和可持续发展，数据建设主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据应用等环节。
数据治理与数据建设的区别
1、目标不同
数据治理的目标是确保数据质量、安全、合规，为业务决策提供有力支持；而数据建设的目标是构建完善的数据基础设施，实现数据的有序组织、高效利用和可持续发展。
2、范围不同
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数据治理的范围包括数据管理、数据质量、数据安全、数据合规等多个方面，涉及数据生命周期全过程的规范管理；数据建设的范围主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据应用等环节，关注数据从产生到应用的全过程。
3、关注点不同
数据治理关注点在于数据质量、安全、合规等方面，强调对数据的规范化管理；数据建设关注点在于数据基础设施、数据仓库、数据模型等，关注数据的有序组织、高效利用。
4、方法不同
数据治理采用的方法包括制定政策、流程和标准，对数据进行规范管理；数据建设采用的方法包括构建数据基础设施、数据仓库、数据模型等，实现数据的有序组织、高效利用。
数据治理与数据建设的融合
尽管数据治理和数据建设存在一定的区别，但在实际应用中，两者往往是相辅相成的，以下为数据治理与数据建设的融合方式：
1、数据治理与数据建设相结合，构建完善的数据管理体系
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在数据治理过程中，要充分考虑数据建设的需求，确保数据治理政策的制定与数据建设相协调，从而构建完善的数据管理体系。
2、数据治理与数据建设同步推进，提升数据价值
在数据建设过程中，要注重数据治理，确保数据质量、安全、合规，通过数据治理提升数据价值，实现数据建设与数据治理的良性互动。
3、数据治理与数据建设相互促进，实现可持续发展
数据治理和数据建设相互促进，共同推动数据价值的提升和企业的可持续发展。
数据治理与数据建设是数据管理的重要组成部分，两者既有区别又有联系，在实际应用中，要充分认识到两者的差异，并加以融合，以实现数据价值的最大化，才能在数据时代立于不败之地。
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