《数据治理与数据建设：差异辨析与协同发展》
一、引言
在当今数字化时代，数据成为企业和组织最重要的资产之一，数据治理和数据建设这两个概念频繁出现在数据管理的语境中，但它们有着不同的内涵、目标和实施重点，准确理解两者的区别对于有效利用数据资源、提升数据价值至关重要。
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二、数据治理的内涵与特点
（一）定义与目标
数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，其主要目标是确保数据的质量、安全性、合规性和可用性，通过建立数据治理框架，包括数据治理的组织架构、政策、标准和流程等，来规范数据从产生到存储、使用和销毁的全生命周期管理。
（二）工作重点
1、数据质量管理
- 数据治理注重识别和纠正数据中的错误、不一致性和不完整性，在金融机构中，确保客户的信用记录数据准确无误，避免因数据错误导致的错误信贷决策，这需要建立数据质量评估指标体系，如数据准确性、完整性、及时性等指标，并定期进行数据质量的监测和评估。
- 处理数据的重复问题也是数据质量管理的一部分，在大型企业的销售数据中，可能存在多个系统记录同一客户的销售信息，数据治理要解决这些重复数据的整合和去重，以保证数据的一致性。
2、数据安全管理
- 数据治理要保障数据的安全性，防止数据泄露、篡改等安全威胁，这涉及到制定数据访问控制策略，根据用户的角色和权限来确定其对数据的访问级别，在医疗保健行业，患者的敏感医疗数据只能被授权的医护人员访问。
- 数据加密技术也是数据安全管理的重要手段，对存储在数据库中的关键数据，如企业的财务数据、用户的密码等进行加密，即使数据被盗取，攻击者也难以获取其中的有用信息。
3、数据合规管理
- 随着法律法规的不断完善，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）等，企业需要确保数据的收集、使用和共享符合相关法规要求，数据治理要建立合规性审查机制，监督数据处理活动是否遵循法律法规的规定，企业在收集用户个人信息时，必须明确告知用户信息的用途，并获得用户的同意。
三、数据建设的内涵与特点
（一）定义与目标
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数据建设是指构建数据基础设施、采集数据、存储数据并进行数据整合等一系列活动，旨在创建一个完整的数据环境，为数据的分析和应用提供基础，其目标是满足企业和组织对数据的需求，包括支持业务决策、推动业务创新等。
（二）工作重点
1、数据基础设施建设
- 这包括构建数据库系统、数据仓库、数据湖等数据存储设施，企业为了整合来自不同业务部门的数据，可能会建立一个数据仓库，将分散在各个系统中的销售数据、生产数据、财务数据等集中存储，以便进行统一的数据分析。
- 数据平台的搭建也是数据基础设施建设的重要内容，如构建大数据平台，利用Hadoop、Spark等技术来处理海量数据，提高数据处理的效率和可扩展性。
2、数据采集与整合
- 数据建设需要从各种数据源采集数据，这些数据源可能包括企业内部的业务系统、外部的市场数据提供商、传感器等，电商企业需要从网站的用户浏览记录、订单系统、物流系统等多个数据源采集数据。
- 采集到的数据往往是分散和异构的，需要进行数据整合，通过ETL（抽取、转换、加载）工具将不同格式的数据转换为统一的格式，并加载到数据存储设施中，将来自不同数据库中的数据转换为适合数据仓库存储和分析的格式。
四、数据治理与数据建设的区别
（一）关注焦点不同
1、数据治理侧重于数据的管理和控制，关注的是数据的质量、安全和合规等方面的问题，它是一种管理性的活动，旨在确保数据的正确性、完整性和可用性，以满足企业内部和外部的各种需求。
2、数据建设更关注数据的构建和获取过程，重点在于构建数据存储和处理的基础设施，采集和整合数据资源，它是一种建设性的活动，为数据的分析和应用创造基本的条件。
（二）实施主体和角色不同
1、数据治理的实施主体通常是数据治理委员会、数据管理员等角色，数据治理委员会负责制定数据治理的策略和方针，协调各部门之间的数据治理工作；数据管理员则负责具体的数据治理任务，如数据质量的监测、数据安全的维护等。
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2、数据建设的实施主体更多是技术团队，包括数据库管理员、数据工程师等，数据库管理员负责数据库系统的安装、配置和维护；数据工程师则负责数据采集、整合和数据平台的开发等工作。
（三）工作流程不同
1、数据治理的工作流程主要围绕数据标准的制定、数据质量的评估和改进、数据安全和合规性的审查等环节展开，首先制定数据标准，然后按照标准对数据进行质量评估，发现问题后进行改进，同时不断审查数据的安全和合规性。
2、数据建设的工作流程包括需求分析、技术选型、数据采集和整合、系统测试和部署等步骤，首先分析企业对数据的需求，然后根据需求选择合适的技术，进行数据采集和整合，最后经过测试后部署数据系统。
（四）目标导向不同
1、数据治理的目标是确保数据的质量、安全和合规，以保障数据的有效利用，其最终目的是提高数据的可信度和价值，使数据能够为企业的决策、管理和运营提供可靠的支持。
2、数据建设的目标是构建一个完整的数据环境，满足企业对数据的各种需求，如支持数据分析、数据挖掘、商业智能等应用，其重点在于提供数据资源和数据处理能力。
五、数据治理与数据建设的协同关系
虽然数据治理和数据建设有着明显的区别，但它们又是相辅相成的，数据建设为数据治理提供了对象和基础，如果没有数据建设所构建的数据环境，数据治理就无从谈起；而数据治理为数据建设提供了方向和保障，确保数据建设所产生的数据是高质量、安全和合规的，能够真正满足企业的需求。
在实际工作中，企业应该将数据治理和数据建设有机结合起来，在数据建设的规划阶段，就应该考虑数据治理的要求，将数据标准、数据安全等因素融入到数据基础设施的设计中；在数据建设的过程中，要同步开展数据治理工作，对采集和整合的数据进行质量控制和安全管理。
六、结论
数据治理和数据建设是数据管理领域中两个不可或缺的组成部分，它们在关注焦点、实施主体、工作流程和目标导向等方面存在着明显的区别，但又相互关联、相互影响，企业要充分认识到两者的区别和联系，通过协同发展，实现数据资产的有效管理和价值提升，从而在激烈的市场竞争中获得优势。
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