《解析数据治理：探究数据治理内部的区别与联系》
一、引言
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在当今数字化时代，数据治理成为企业和组织管理数据资产、保障数据质量、确保数据合规性以及发挥数据价值的关键举措，当我们深入探讨数据治理时，会发现其中存在着不同层面、不同角度的区别与联系，理解这些对于有效地开展数据治理工作具有重要意义。
二、数据治理概念的多重维度
（一）从目标角度看数据治理的区别
1、战略数据治理
- 其目标侧重于将数据与企业的战略目标相结合，一家金融机构的战略目标是拓展海外市场，战略数据治理就要确保数据能够支持对海外市场的风险评估、客户需求分析等，它关注的是数据如何助力企业在宏观战略布局上取得竞争优势，数据的规划往往是长期的、面向企业未来发展方向的。
2、战术数据治理
- 战术性的数据治理更多地着眼于解决当前业务运营中的数据问题，比如优化业务流程中的数据流转，提高特定部门（如销售部门的客户数据管理、生产部门的物料数据管理）的数据效率，它是为了满足短期到中期的业务需求，是对战略数据治理在实际业务操作层面的分解和细化。
（二）从范围角度看数据治理的区别
1、企业级数据治理
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- 企业级数据治理涵盖整个企业的所有数据资产，包括各个业务部门、不同系统中的数据，一家大型制造企业的企业级数据治理需要管理从研发、采购、生产到销售、售后服务等全流程的数据，它要建立统一的数据标准、数据架构和数据安全策略，以确保数据在企业内部的一致性、完整性和可用性。
2、部门级数据治理
- 部门级数据治理则聚焦于特定部门内部的数据管理，以人力资源部门为例，其主要关注员工信息数据、绩效数据等的治理，部门级数据治理的规则和流程可能更贴合部门的业务特点，相对企业级数据治理而言，范围更窄，但更具有针对性。
三、数据治理的联系
（一）目标的递进关系
1、战略与战术数据治理的联系
- 战略数据治理为战术数据治理提供方向指引，如果战略数据治理确定了数据要服务于企业的创新驱动战略，那么战术数据治理就要在日常业务中通过具体的数据管理措施，如数据挖掘技术的应用来发现创新机会，战术数据治理是战略数据治理的具体实施途径，其实施效果的反馈又会促使战略数据治理进行调整优化。
（二）范围的嵌套关系
1、企业级与部门级数据治理的联系
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- 部门级数据治理是企业级数据治理的有机组成部分，企业级数据治理建立的通用数据标准、数据模型等框架需要部门级数据治理在各自的业务范围内进行细化和执行，企业级数据治理规定了数据的命名规范，部门级数据治理就要按照这个规范管理本部门的数据，部门级数据治理中发现的共性问题，如跨部门数据共享中的数据质量问题，会反馈到企业级数据治理层面，推动企业级数据治理政策的改进。
四、数据治理不同维度的协同作用
（一）数据治理不同维度在数据质量提升中的协同
1、无论是战略还是战术数据治理，无论是企业级还是部门级数据治理，都对数据质量有着重要影响，战略数据治理从宏观层面规划数据质量管理的方向，如确定数据质量要达到的总体目标以满足企业的战略需求，企业级数据治理建立统一的数据质量评估体系，而战术数据治理和部门级数据治理则具体负责在实际业务操作和部门内部落实数据质量的监测、清洗和改进措施。
（二）数据治理不同维度在数据安全保障中的协同
1、战略数据治理将数据安全纳入企业战略考量，确定数据安全的战略定位，例如决定企业在数据隐私保护方面的竞争策略，企业级数据治理制定整体的数据安全政策、架构和技术框架，战术数据治理在日常业务流程中确保数据安全措施的执行，如在数据传输过程中的加密操作，部门级数据治理则负责本部门数据安全的具体管理，如员工对部门数据访问权限的管理，它们共同构建起全面的数据安全防护体系。
五、结论
数据治理内部不同维度之间的区别与联系是一个复杂但有序的体系，明确这些区别和联系有助于企业和组织在数据治理实践中分清层次、把握重点、协同推进，只有这样，才能真正实现数据治理的目标，将数据资产转化为企业的核心竞争力，在数字化浪潮中不断发展壮大，无论是从目标的战略与战术区分，还是范围的企业级与部门级差异，它们之间相互依存、相互促进的关系都不可忽视，共同推动着数据治理从理念走向有效的实践。
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