《数据治理与数据管理：内涵、区别及在数据应用中的角色》
一、引言
在当今数字化时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一，为了充分挖掘数据的价值，数据治理和数据管理这两个概念日益受到关注，虽然它们在一定程度上相互关联，但却有着不同的内涵和侧重点，并且在数据应用过程中发挥着各自独特的作用。
二、数据管理的内涵
数据管理主要聚焦于数据的处理、存储和使用等日常操作方面。
1、数据收集与存储
- 数据管理负责确定数据的来源，确保数据能够准确、完整地被收集，在一个电商企业中，数据管理团队要规划如何从网站的各个页面、用户交易记录、客户评价等多方面收集数据，并将这些数据存储在合适的数据库系统中，如关系型数据库（MySQL、Oracle等）或者非关系型数据库（MongoDB等）。
- 数据存储的结构设计也是数据管理的重要内容，它需要考虑数据的存储格式、索引设置等，以提高数据的读写效率，对于经常被查询的用户基本信息表，要合理设置索引，以便快速获取数据。
2、数据处理与维护
- 在数据进入存储系统后，数据管理涉及数据的清洗、转换等操作，数据清洗是去除数据中的噪声、错误值和重复数据等，在一个包含大量用户注册信息的数据库中，可能存在格式不规范的电话号码或者错误的电子邮箱地址，数据管理团队要运用数据清洗工具和算法来纠正这些问题。
- 数据维护还包括数据的更新和备份，随着业务的发展，数据需要不断更新，同时为了防止数据丢失，要制定合理的备份策略，企业可能每天对关键业务数据进行增量备份，每周进行全量备份。
3、数据访问与安全管理
- 数据管理要确保合法用户能够方便地访问数据，这就需要建立用户权限管理系统，根据用户的角色和职责分配不同的访问权限，销售部门的员工可能只能访问客户订单相关的数据，而财务部门的员工可以访问财务数据和部分客户支付信息。
- 数据安全是数据管理的核心要素之一，它要防止数据被非法访问、篡改或泄露，采用加密技术对敏感数据进行加密，设置防火墙和入侵检测系统来抵御外部攻击等都是数据管理在数据安全方面的措施。
三、数据治理的内涵
数据治理则是从更高的战略层面出发，对数据相关的决策、流程、标准等进行全面管理。
1、数据战略与政策制定
- 数据治理首先要制定企业的数据战略，明确数据在企业发展中的定位和目标，一家金融企业可能将数据战略定位为通过大数据分析提升风险评估能力，以在竞争激烈的金融市场中更好地控制风险并开拓业务。
- 与之相配套的数据政策也由数据治理来确定，这些政策包括数据的所有权、数据共享规则等，规定哪些部门拥有特定业务数据的所有权，在何种情况下数据可以在部门间共享，以及如何共享等。
2、数据质量管控框架
- 数据治理建立数据质量的管控框架，不仅仅关注数据的准确性等基本质量要素，还包括数据的一致性、完整性等在整个企业范围内的衡量标准，在一个跨国企业中，不同地区的分公司可能使用不同的业务系统，但数据治理要确保各个系统中的客户数据在企业全局视角下是一致的、完整的。
- 它通过建立数据质量评估指标体系，定期对数据质量进行评估，并推动数据质量改进措施的实施，如果发现某个业务流程中的数据质量不达标，数据治理团队要协调相关部门进行整改。
3、数据治理组织架构与职责
- 构建合理的数据治理组织架构是数据治理的重要任务，这个架构通常包括数据治理委员会、数据所有者、数据管理员等不同角色，数据治理委员会负责制定数据治理的战略方向和重大决策，数据所有者对特定数据的质量和使用负责，数据管理员则执行具体的数据管理操作并遵循数据治理的相关规定。
- 明确各角色在数据治理中的职责，确保数据治理工作能够有序开展，数据所有者要对数据的准确性进行审核，数据管理员要按照数据治理委员会制定的标准进行数据存储和维护。
四、数据治理与数据管理的区别
1、层次与视角
- 数据管理更多地从操作层面出发，关注数据的具体处理过程，是一种战术性的活动，而数据治理是从战略、政策等宏观层面进行规划和决策，为数据管理提供方向和框架，数据管理考虑如何在数据库中高效地存储数据，而数据治理则决定企业应该采用哪些数据存储技术标准以及如何在整个企业内规范数据存储的策略。
2、范围与重点
- 数据管理的范围主要集中在数据的内部处理，如数据的采集、存储、维护等技术操作，数据治理的范围更广泛，它涵盖了数据相关的人员、流程、技术等多个方面，重点是建立数据的管理体系，协调不同部门之间的数据关系，数据管理关注的是如何清洗某个数据集，而数据治理要考虑不同部门之间数据共享时的数据质量和安全问题。
3、目标导向
- 数据管理的目标是确保数据的可用性、安全性和高效性，以便满足业务的日常需求，通过优化数据库查询语句提高数据查询速度，数据治理的目标是提升数据在企业整体战略中的价值，保障数据符合企业的政策和法规要求，确保企业的数据使用符合隐私保护法规的要求，通过数据治理提高企业的数据资产价值。
五、数据治理与数据管理在数据应用中的角色
1、数据管理在数据应用中的基础支撑作用
- 在数据应用中，数据管理为数据的实际使用提供了基础保障，当企业进行数据分析以支持决策时，数据管理确保数据能够被准确地获取，在进行市场销售数据分析时，数据管理保证从销售数据库中提取的数据是完整的、准确的，并且以合适的格式提供给数据分析工具。
- 数据管理还通过数据安全措施保障数据应用的合法性和安全性，在数据挖掘和机器学习应用中，只有在数据管理确保数据安全的前提下，这些应用才能合法地使用数据，防止在数据挖掘过程中用户隐私数据被泄露。
2、数据治理在数据应用中的战略引导作用
- 数据治理为数据应用设定战略方向，它决定了企业在数据应用方面的重点领域，如果数据治理将提升客户体验作为数据应用的战略目标，那么企业的数据应用就会更多地围绕客户数据的分析和个性化服务展开。
- 数据治理还通过建立数据标准和规范，提高数据应用的效率和质量，在大数据分析项目中，如果数据治理规定了统一的数据格式和语义标准，那么不同数据源的数据就可以更方便地进行整合和分析，从而提高数据分析的准确性和可靠性。
六、结论
数据治理和数据管理虽然有所区别，但它们在数据的整个生命周期中都是不可或缺的，数据管理为数据应用提供了坚实的操作基础，而数据治理则从战略高度引导数据的合理应用，保障数据价值的最大化，企业和组织只有清晰地认识到两者的内涵、区别和在数据应用中的角色，才能建立有效的数据管理体系，充分发挥数据资产的价值，在日益激烈的市场竞争中取得优势。
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