本文目录导读：
数据治理和数据资产，作为当今企业信息化建设中的两个核心概念，其内涵和作用虽密切相关，但本质区别显著，本文将深入探讨数据治理和数据资产的区别，并从实践策略的角度进行解析。
数据治理与数据资产的区别
1、定义差异
数据治理：数据治理是指对数据全生命周期进行规划、设计、实施、监督和改进的过程，旨在确保数据质量、安全、合规和有效利用。
数据资产：数据资产是指企业拥有的、能够为企业带来经济利益或提高竞争力的数据资源。
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2、目标差异
数据治理：数据治理的目标是确保数据质量、安全、合规，提高数据价值，为业务决策提供支持。
数据资产：数据资产的目标是挖掘数据价值，为企业创造经济效益，提高市场竞争力。
3、范围差异
数据治理：数据治理涉及数据采集、存储、处理、分析、应用等全生命周期，贯穿企业各个业务领域。
数据资产：数据资产主要关注数据的价值挖掘和应用，涉及业务、技术、管理等各个层面。
4、方法差异
数据治理：数据治理采用标准化、流程化、自动化等方法，确保数据质量、安全、合规。
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数据资产：数据资产采用数据挖掘、数据分析、数据可视化等方法，挖掘数据价值，为企业创造经济效益。
实践策略解析
1、数据治理实践策略
（1）建立数据治理组织架构，明确职责分工。
（2）制定数据治理政策、标准和规范，确保数据质量、安全、合规。
（3）建立数据质量管理机制，定期对数据质量进行评估和监控。
（4）加强数据安全防护，防范数据泄露、篡改等风险。
（5）优化数据存储和访问管理，提高数据利用效率。
2、数据资产实践策略
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（1）明确数据资产价值，制定数据资产目录。
（2）建立数据资产管理体系，对数据资产进行评估、定价、交易等管理。
（3）挖掘数据价值，开展数据分析和应用，为企业创造经济效益。
（4）加强数据资产保护，防范数据泄露、侵权等风险。
（5）推动数据资产共享，促进企业内部数据资产流通。
数据治理和数据资产在定义、目标、范围和方法等方面存在明显差异，企业在实践中，应充分认识二者的区别，采取相应的策略，实现数据治理与数据资产的协同发展，为企业创造更大的价值。
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