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随着大数据时代的到来，数据已经成为企业、政府和社会的重要资产，数据治理与数据管理作为数据管理的重要环节，二者在内涵、目标和实施路径上存在一定的差异，本文将从这三个方面对数据治理与数据管理进行差异化解析，以期为我国数据管理实践提供参考。
数据治理与数据管理的内涵
1、数据治理
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数据治理是指对数据生命周期进行规划、组织、控制、监督和评估的一系列活动，它关注于数据的质量、安全、合规和共享等方面，旨在提高数据价值、降低数据风险、保障数据权益，数据治理的核心是确保数据在组织内部得到有效管理和利用。
2、数据管理
数据管理是指对数据资源进行规划、组织、控制、监督和评估的一系列活动，它关注于数据资源的获取、存储、处理、分析和应用等方面，旨在满足业务需求、提高数据效率、降低数据成本，数据管理的核心是确保数据资源的合理配置和高效利用。
数据治理与数据管理的目标
1、数据治理目标
（1）提高数据质量：确保数据真实、准确、完整、一致，满足业务需求。
（2）保障数据安全：防止数据泄露、篡改、丢失等风险，保障数据权益。
（3）遵守合规要求：确保数据管理活动符合国家法律法规、行业标准和企业内部规定。
（4）促进数据共享：推动数据在组织内部和外部共享，提高数据价值。
2、数据管理目标
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（1）满足业务需求：为业务部门提供高质量、高效用的数据资源。
（2）提高数据效率：优化数据资源获取、存储、处理、分析和应用等环节，降低数据成本。
（3）降低数据风险：识别、评估和防范数据风险，保障数据安全。
（4）提升数据价值：挖掘数据潜在价值，为企业创造更多价值。
数据治理与数据管理的实施路径
1、数据治理实施路径
（1）制定数据治理战略：明确数据治理目标、原则和框架。
（2）建立数据治理组织：设立数据治理委员会、数据治理办公室等机构。
（3）完善数据治理制度：制定数据质量、安全、合规等方面的管理制度。
（4）开展数据治理活动：进行数据质量评估、数据安全审计、数据合规检查等。
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（5）推进数据治理文化建设：提高员工数据治理意识，形成良好的数据治理氛围。
2、数据管理实施路径
（1）梳理业务需求：了解业务部门对数据资源的需求，明确数据管理目标。
（2）构建数据管理体系：建立数据资源目录、数据质量标准、数据安全规范等。
（3）优化数据管理流程：优化数据获取、存储、处理、分析和应用等环节。
（4）加强数据管理技术支持：运用大数据、人工智能等技术提高数据管理效率。
（5）开展数据管理培训：提高员工数据管理技能，促进数据资源高效利用。
数据治理与数据管理在内涵、目标和实施路径上存在一定的差异，数据治理关注于数据的质量、安全、合规和共享等方面，而数据管理关注于数据资源的获取、存储、处理、分析和应用等方面，了解二者之间的差异，有助于我国企业、政府和社会更好地开展数据管理工作，提高数据价值，降低数据风险，促进数据产业发展。
标签： #数据治理与数据管理的区别
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