《数据管理与数据治理：解析数据管理包含数据治理的内涵与意义》
在当今数字化时代，数据已经成为企业和组织最为宝贵的资产之一，数据管理和数据治理这两个概念频繁出现在各类与数据相关的讨论中，并且两者之间存在着紧密的联系，数据管理包含数据治理”这一观点有着深刻的内涵。
一、数据管理与数据治理的基本概念
数据管理是一个广泛的概念，它涵盖了从数据的产生、存储、处理到使用的整个生命周期的规划、控制和执行，其主要目标是确保数据的准确性、完整性、可用性、安全性等多方面的质量要求，以便为企业的决策、运营和发展提供有效的支持，数据管理包括数据架构管理、数据存储管理、数据质量管理、元数据管理等多个关键领域。
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数据治理则更侧重于数据管理中的决策制定、规则设定以及相关的政策和流程管理，它是一种对数据进行管理的高层次框架，通过建立适当的组织结构、流程和技术，来确保数据的管理符合企业的战略目标和法规要求，数据治理涉及到确定数据的所有者、管理者，明确数据的标准、分类和分级等重要方面。
二、数据管理包含数据治理的体现
1、从目标层次看
- 数据管理的总体目标是保障数据的有效利用，而数据治理是为了实现数据管理目标而进行的一种宏观层面的把控，在企业想要利用数据进行精准营销的情况下，数据管理需要确保数据的质量（如客户数据的准确性）、数据的安全性（防止客户数据泄露）等多方面要求，数据治理则会制定相关的政策，如谁来负责客户数据的管理，在不同部门之间如何共享客户数据等，这些政策是为数据管理朝着精准营销这个目标服务的，是数据管理大目标下的一种治理策略体现。
2、从功能模块看
- 在数据架构管理方面，数据管理负责具体的架构设计、技术选型等工作，而数据治理则决定数据架构应该遵循的战略方向，例如企业决定向云架构转型，数据治理会制定相关的政策和路线图，数据管理则根据这个路线图去具体实施数据存储、数据传输等架构方面的调整。
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- 对于元数据管理，数据管理关注元数据的采集、存储和维护等技术操作，数据治理则确定元数据的标准、分类体系以及谁有权对元数据进行修改等治理规则，例如在金融企业中，数据治理会规定不同类型金融产品相关元数据的标准格式，数据管理则按照这个标准进行元数据的录入和管理工作。
3、从组织架构角度看
- 数据管理涉及到企业中众多的技术人员、数据操作人员等，而数据治理需要建立起一个包括数据所有者、数据管理员、数据使用者等多角色的组织架构，数据治理中的组织架构是为了更好地指导数据管理工作，在一个大型制造企业中，数据治理委员会可能由企业高层领导、各部门负责人组成，他们制定数据管理的战略和政策，而数据管理的具体执行团队则由IT部门的数据工程师、数据库管理员等组成，他们按照数据治理的要求进行数据的日常管理工作。
三、数据管理包含数据治理的意义
1、提高数据质量
- 数据治理通过制定标准和政策，数据管理按照这些标准和政策执行，能够从源头上保证数据的准确性、完整性等质量要素，在医疗数据管理中，数据治理规定了病历数据的必填项和数据格式，数据管理在数据录入和存储过程中遵循这些规定，从而提高了医疗数据的质量，为医疗研究和临床决策提供可靠的数据支持。
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2、增强数据安全性
- 数据治理明确数据的安全等级和访问权限，数据管理通过技术手段来实现这些安全要求，在金融行业，数据治理确定哪些数据是高度机密的，只有特定的高级管理人员和合规部门可以访问，数据管理则通过加密、访问控制等技术确保这些安全措施的实施，防止金融数据被恶意窃取或篡改。
3、优化数据价值实现
- 数据治理为数据管理指明方向，使得数据能够按照企业的战略需求进行管理和利用，在电商企业中，数据治理决定了如何整合用户的浏览数据、购买数据等不同类型的数据，数据管理负责实际的数据整合和挖掘工作，从而实现精准推荐等数据价值的最大化利用，提高用户的购买转化率。
数据管理包含数据治理这一观点是合理且具有重要意义的，在企业和组织的数字化进程中，正确理解和把握两者的关系，能够有效地提升数据资产的管理水平，为企业的创新发展和竞争力提升奠定坚实的基础。
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