《数据治理：数据管理的再管理——深度剖析两者关系》
一、引言
在当今数字化时代，数据已成为企业最有价值的资产之一，数据管理旨在对数据进行有效的规划、组织、存储和使用，而数据治理则作为一种更高层次的概念被提出，数据治理是否是对数据管理的再管理呢？这一问题对于深入理解数据相关概念、优化企业数据策略具有重要意义。
二、数据管理的内涵与范畴
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（一）数据管理的定义
数据管理是一个广泛的概念，涵盖了数据的整个生命周期，它包括数据的采集，从各种来源（如传感器、业务系统、用户输入等）收集数据；数据的存储，选择合适的数据库管理系统（如关系型数据库、非关系型数据库等）来保存数据；数据的处理，例如数据清洗以去除错误和重复数据，数据转换以适应不同的分析需求等；以及数据的使用，如为企业的决策支持、业务运营、客户关系管理等提供数据支持。
（二）数据管理的主要任务
1、元数据管理
元数据是描述数据的数据，它记录了数据的定义、来源、结构等重要信息，有效的元数据管理有助于提高数据的理解性和可管理性，在一个大型企业中，不同部门的数据可能具有不同的语义，元数据管理能够统一这些语义，避免数据理解的混乱。
2、数据质量管理
确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性，低质量的数据可能导致错误的决策，不准确的销售数据可能使企业对市场需求产生误判，通过数据质量管理措施，如数据审核、数据验证等，可以提高数据的质量。
3、数据安全管理
保护数据免受未经授权的访问、泄露和破坏，随着数据泄露事件的频繁发生，数据安全管理变得至关重要，这包括用户身份认证、数据加密、访问控制等手段。
三、数据治理的概念与特点
（一）数据治理的定义
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数据治理是一种体系框架，旨在确保数据的有效利用、数据质量的提升、数据安全的保障以及数据相关风险的控制，它不仅仅关注数据本身，还涉及到与数据相关的组织架构、政策法规、流程和人员等多个方面。
（二）数据治理的特点
1、战略性
数据治理从企业战略的高度出发，规划数据资源的管理和利用，企业制定数据战略，确定哪些数据是核心数据，如何在不同业务部门之间共享和整合数据以实现企业的战略目标。
2、全面性
涵盖数据管理的各个层面以及与数据相关的所有利益相关者，它不仅要管理数据的技术方面，还要协调不同部门（如业务部门、IT部门、法务部门等）之间的数据关系，确保数据在整个企业内的顺畅流动和合理使用。
3、规范性
通过制定一系列的数据政策、标准和流程来规范数据的管理和使用，制定数据命名标准，使不同系统中的数据具有统一的命名规则，便于数据的整合和共享。
四、数据治理是对数据管理的再管理
（一）从管理层次看
1、数据管理更多地侧重于数据的操作层面，如数据的日常维护、存储优化等，而数据治理则站在更高的层次，对数据管理的目标、策略进行规划和指导，数据治理会确定企业整体的数据架构，而数据管理则负责在这个架构下进行具体的数据存储和处理工作。
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2、数据治理可以评估数据管理的有效性，并根据企业的战略目标和业务需求对数据管理进行调整，如果数据管理中的某个环节（如数据质量管理）没有达到预期的效果，数据治理可以重新审视相关的政策、流程和人员安排，对数据管理进行改进。
（二）从涉及范围看
1、数据管理主要关注数据本身的技术处理和操作流程，数据治理则涉及到更广泛的范围，包括组织架构、人员角色和职责、政策法规等，数据治理需要明确不同部门在数据管理中的角色，制定数据共享的政策，以解决数据孤岛等问题，而这些是数据管理本身无法完全涵盖的。
2、数据治理能够协调不同数据管理活动之间的关系，在企业中，可能存在多个数据管理项目（如数据仓库建设、大数据分析项目等），数据治理可以从整体上协调这些项目，确保它们之间的数据交互和整合符合企业的整体利益。
（三）从目标导向看
1、数据管理的目标是确保数据的可用性、完整性等基本属性，数据治理的目标则更为宏观，是要使数据成为企业的战略资产，为企业创造价值，通过数据治理促进数据的创新应用，挖掘数据中的潜在价值，这是对数据管理单纯保障数据质量和可用性目标的进一步升华。
2、数据治理为数据管理提供了方向和约束，数据管理的各项活动必须在数据治理所设定的框架内进行，以确保数据的管理活动符合企业的战略规划、政策法规等要求。
五、结论
数据治理可以被看作是对数据管理的再管理，它从更高的层次、更全面的范围对数据管理进行规划、监督和优化，使数据管理能够更好地服务于企业的战略目标，提升企业的数据资产价值，在企业的数字化转型过程中，明确数据治理与数据管理的关系，构建完善的数据治理体系，有助于提高企业的数据管理水平，增强企业在市场中的竞争力，企业应重视数据治理工作，将其作为提升数据管理能力、挖掘数据价值的重要手段。
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