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随着大数据时代的到来，数据已成为企业、政府和社会发展的重要资产，如何有效地管理和利用数据，已成为各行各业关注的焦点，近年来，数据治理的概念逐渐兴起，有人认为数据治理是对数据管理的再管理，也有人认为数据治理是一种全新的数据管理范式，本文将从数据治理的定义、内涵、与传统数据管理的区别等方面进行分析，探讨数据治理的本质。
数据治理的定义与内涵
1、数据治理的定义
数据治理是指对数据的生命周期进行全过程的规划、组织、执行和监督，以确保数据质量、安全、合规和有效利用的一系列管理活动，数据治理的目标是提高数据价值，降低数据风险，保障数据安全，推动数据驱动决策。
2、数据治理的内涵
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（1）数据质量：确保数据准确、完整、一致、可靠。
（2）数据安全：保护数据免受非法访问、篡改、泄露等风险。
（3）数据合规：遵守相关法律法规，确保数据处理的合法性。
（4）数据利用：提高数据价值，推动数据驱动决策。
数据治理与传统数据管理的区别
1、管理目标不同
数据管理的目标是确保数据的安全、可靠和可用，而数据治理的目标是提高数据价值，降低数据风险，保障数据安全，推动数据驱动决策。
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2、管理范围不同
数据管理主要关注数据的技术层面，如数据存储、备份、恢复等；数据治理则关注数据全生命周期，包括数据采集、存储、处理、分析、应用等环节。
3、管理方法不同
数据管理侧重于技术手段，如数据加密、访问控制等；数据治理则强调管理手段，如制定数据治理政策、建立数据治理组织、开展数据治理培训等。
4、管理主体不同
数据管理通常由IT部门负责，而数据治理则需要跨部门、跨领域的协作，涉及企业高层、业务部门、IT部门等多方主体。
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数据治理是对数据管理的再管理吗？
1、数据治理是对数据管理的再管理
从某种程度上说，数据治理可以看作是对数据管理的再管理，这是因为数据治理在数据管理的基础上，进一步关注了数据质量、安全、合规和利用等方面，从而提高了数据管理的整体水平。
2、数据治理是一种全新的数据管理范式
数据治理也可以被视为一种全新的数据管理范式，随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展，数据管理面临着新的挑战和机遇，数据治理的出现，正是为了应对这些挑战，推动数据管理向更高层次发展。
数据治理既是对数据管理的再管理，又是一种全新的数据管理范式，在数据驱动决策的大背景下，数据治理的重要性日益凸显，企业、政府和社会各界应高度重视数据治理，建立健全数据治理体系，推动数据价值最大化。
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