《数据治理与数据开发：内涵、职能与差异深度解析》
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一、数据治理的内涵与职能
1、数据治理的定义
- 数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，它涵盖了从数据的产生、采集、存储、处理到使用等全生命周期的管理，旨在确保数据的质量、安全性、合规性以及数据的有效利用等多项目标，在一家金融机构中，数据治理要保证客户的财务数据准确无误，同时符合相关的金融监管要求。
2、数据治理的职能
数据标准制定
- 数据治理负责建立统一的数据标准，包括数据的格式、编码规则、命名规范等，在一个跨国企业中，对于日期格式，可能统一规定为“YYYY - MM - DD”的形式，这样可以避免因不同地区或部门使用不同日期格式而导致的数据混乱。
数据质量管理
- 这是数据治理的核心职能之一，数据治理团队需要通过各种手段来检测和纠正数据中的错误、缺失值、重复数据等问题，在电商企业中，商品的价格数据如果存在错误，可能会导致严重的销售和财务问题，数据治理团队可以通过数据清洗工具和流程，定期对价格数据进行检查和修正。
数据安全管理
- 确保数据的保密性、完整性和可用性，随着数据泄露事件的频繁发生，数据治理要制定严格的访问控制策略，对敏感数据进行加密处理，医疗企业中的患者隐私数据，必须通过加密存储和严格的权限管理，防止数据被非法获取。
数据合规性管理
- 确保企业的数据处理活动符合法律法规的要求，在欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）下，企业在处理欧洲用户的数据时，数据治理团队需要确保企业遵守相关的用户数据获取、存储、使用和删除等规定。
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二、数据开发的内涵与职能
1、数据开发的定义
- 数据开发是指从各种数据源中获取数据，并对其进行加工、转换、整合等操作，以构建数据产品或为数据分析、数据挖掘等提供数据支持的过程，从企业的多个业务系统（如ERP、CRM等）中抽取数据，经过清洗、转换后加载到数据仓库中，这一过程就是数据开发的一部分。
2、数据开发的职能
数据采集与集成
- 数据开发人员需要从多个异构数据源（如关系数据库、文件系统、物联网设备等）采集数据，并将其集成到一个统一的数据存储环境中，在智慧城市项目中，需要从交通传感器、气象站、城市监控摄像头等多种设备采集数据，并整合到城市大数据平台中。
数据转换与加工
- 对采集到的数据进行清洗（去除噪声数据、异常值等）、转换（如数据格式转换、编码转换等）和丰富（通过关联其他数据源补充信息）等操作，将从不同传感器采集到的温度数据统一转换为摄氏度，并将其与地理位置信息关联起来，以便进行更深入的分析。
构建数据产品
- 根据业务需求构建数据产品，如数据报表、可视化看板、预测模型等，为企业的市场部门构建销售预测模型，数据开发人员需要整合历史销售数据、市场趋势数据等多种数据，并运用合适的算法构建模型，为企业的销售策略提供支持。
三、数据治理与数据开发的区别
1、目标导向不同
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- 数据治理主要以保障数据的质量、安全、合规等为目标，它关注的是数据的整体健康状况，确保数据能够在企业内部被正确、可靠地使用，数据治理的目标是确保企业的财务报表数据准确且符合会计准则，这更多是一种管理和控制的导向。
- 数据开发则以构建可用的数据产品或为数据分析提供支持为目标，它侧重于数据的加工和转换，以满足特定的业务需求，数据开发的目标可能是构建一个能够实时分析用户行为的系统，以提高企业的营销效果。
2、职能侧重点不同
- 数据治理的职能侧重于管理方面，如制定标准、监督执行、解决数据相关的纠纷等，它更像是数据世界的“立法者”和“监管者”，当不同部门对数据的定义产生分歧时，数据治理团队要依据已有的数据标准进行裁定。
- 数据开发的职能侧重于技术操作，如编写数据采集脚本、构建数据转换流程、开发数据应用等，它是数据价值实现的具体执行者，数据开发人员编写SQL脚本从数据库中抽取数据，并使用ETL工具对数据进行转换。
3、工作流程不同
- 数据治理的工作流程通常包括数据战略规划、数据政策制定、数据标准建立、数据质量评估等环节，是一个相对宏观且周期性的管理过程，企业的数据治理委员会可能每年都会对数据战略进行审查和调整。
- 数据开发的工作流程则包括需求分析、数据采集、数据处理、测试、上线等环节，更像是一个项目开发的流程，以交付数据产品或服务为最终目的，开发一个数据报表系统，需要经过明确报表需求、采集相关数据、处理数据以满足报表格式要求，然后进行测试和上线等一系列流程。
4、人员技能要求不同
- 数据治理人员需要具备较强的管理、沟通和政策法规方面的知识，他们要能够协调不同部门之间的数据管理工作，理解和遵守相关法律法规，数据治理经理需要与法务部门合作，确保企业的数据管理符合法律要求。
- 数据开发人员需要具备扎实的编程、数据处理和数据库知识，他们要熟练掌握编程语言（如Python、SQL等）和数据处理工具（如Hadoop、Spark等），数据开发工程师需要使用Python编写数据清洗脚本，使用Hadoop进行大规模数据存储和处理。
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