本文目录导读：
《数据中台与数据治理：内涵、区别及协同关系》
数据中台概述
1、定义与架构
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- 数据中台是企业级的数据共享和能力复用平台，它整合了企业内分散的、多源的数据，包括来自业务系统（如ERP、CRM等）、物联网设备、外部数据源等的数据，从架构上看，数据中台通常包含数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层等，在数据采集层，通过ETL（Extract，Transform，Load）工具或者实时数据采集技术，将不同数据源的数据抽取到数据中台的存储系统中。
- 技术中台则更多地聚焦于提供通用的技术组件和技术能力，提供微服务框架、分布式缓存、消息队列等技术组件，为企业的应用开发提供基础的技术支撑，它旨在提高技术的复用性，减少重复开发，提升技术开发的效率。
2、核心功能
- 数据中台的核心功能之一是数据资产化，它将原始数据进行清洗、转换、标注等操作，形成可被业务部门直接使用的数据资产，将销售数据中的订单金额、订单日期、客户信息等进行整合，构建出客户购买行为画像这样的数据资产，数据中台还提供数据服务能力，通过API（Application Programming Interface）等方式将数据资产提供给前台业务应用，实现数据的共享和复用。
- 技术中台的核心功能在于技术能力的封装和共享，以微服务框架为例，它为企业的各个业务系统开发提供了一种模块化、可独立部署的架构模式，开发人员可以基于技术中台提供的微服务框架快速构建业务应用，并且可以方便地实现不同微服务之间的通信和协作。
数据治理概述
1、定义与目标
- 数据治理是一个综合性的概念，它旨在确保企业数据的质量、安全性、合规性以及有效利用，数据治理涉及到数据标准的制定、数据质量管理、数据安全管理、元数据管理等多个方面，数据标准的制定是为了确保企业内不同部门、不同业务系统对数据的定义和使用方式保持一致，像对于“客户名称”这一数据项，要明确其命名规范、数据格式（如是否允许使用简称、是否全为大写字母等）。
- 其目标是提高数据的可信度，降低数据风险，提升数据价值，通过数据治理，企业可以避免因数据质量问题导致的错误决策，如不准确的销售预测可能会导致库存积压或者缺货等情况，保障数据安全也是数据治理的重要目标，防止企业数据泄露、被篡改等安全事故。
2、
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- 数据质量管理是数据治理的关键内容之一，这包括数据的准确性、完整性、一致性等方面的管理，在准确性方面，要对数据进行校验，确保数据的值符合实际业务情况，在完整性方面，要检查数据是否存在缺失值，如客户信息表中的联系方式是否完整，元数据管理也是数据治理的重要组成部分，元数据描述了数据的定义、来源、关系等信息，通过元数据管理，可以方便地对数据进行查找、理解和使用。
数据中台与数据治理的区别
1、侧重点不同
- 数据中台更侧重于数据的整合、共享和能力复用，它是从数据的业务价值挖掘角度出发，将数据转化为可被业务应用直接调用的服务和资产，数据中台可能会构建一个用户画像服务，将用户的基本信息、消费行为、偏好等数据整合起来，为营销部门提供精准营销的能力。
- 数据治理侧重于数据的管理规则和标准的制定与执行，它关注的是数据本身的质量、安全和合规性等内在属性，数据治理会制定数据访问权限的规则，确定哪些人员可以访问哪些数据，以保障数据安全。
2、差异
- 数据中台的工作内容包括数据的采集、存储、处理和服务提供等技术相关的工作，在数据处理环节，会进行数据的挖掘、分析和建模等操作，以提取有价值的数据信息，数据中台还要构建数据仓库、数据湖等数据存储体系，以满足不同类型数据的存储需求。
- 数据治理的工作内容主要围绕数据标准、数据质量、数据安全等管理工作，数据治理团队要定期对数据质量进行评估，发现数据质量问题后，协调相关部门进行数据清洗和修复工作，并且要制定和维护数据安全策略，如数据加密、访问控制等措施。
3、角色定位区别
- 数据中台的角色更像是数据的生产者和提供者，它将企业内各种原始数据加工成有价值的数据资产和服务，为业务部门提供数据支持，数据中台的建设者和运营者需要具备数据技术开发、数据挖掘、数据分析等技术能力。
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- 数据治理的角色更像是数据的监管者，它负责制定数据管理的规则和标准，并监督这些规则和标准在企业内的执行情况，数据治理团队成员需要具备数据管理知识、业务流程知识以及一定的合规性知识。
数据中台与数据治理的协同关系
1、数据治理为数据中台提供保障
- 数据治理所制定的数据标准为数据中台的数据整合提供了规范，在数据中台采集和整合来自不同业务系统的数据时，如果没有统一的数据标准，就会导致数据的混乱和不一致，数据治理中的元数据管理也为数据中台的数据资产化提供了基础，通过元数据可以更好地理解数据的结构和关系，从而更有效地构建数据资产。
- 数据治理中的数据质量管理确保了数据中台所提供数据服务的可靠性，如果数据中台提供的数据存在质量问题，如数据不准确、不完整等，那么基于这些数据的业务应用将会产生错误的结果，数据治理通过数据质量评估和改进机制，可以提高数据中台数据的质量。
2、数据中台为数据治理提供实践场景
- 数据中台在建设和运营过程中会遇到各种数据管理问题，这些问题为数据治理提供了实践的场景，在数据中台的数据共享过程中，可能会涉及到数据安全和隐私问题，这就促使数据治理制定更加完善的数据安全策略。
- 数据中台的数据服务需求也会影响数据治理的方向，如果数据中台需要为业务部门提供实时的数据服务，那么数据治理就需要考虑如何保障实时数据的质量和安全，以及如何制定相应的标准和规则。
数据中台和数据治理虽然在概念、侧重点、工作内容和角色定位等方面存在区别，但它们在企业的数据管理和应用中是相互协同、不可或缺的关系，企业在进行数字化转型过程中，需要同时重视数据中台的建设和数据治理工作，以提升企业的数据管理水平和数据价值挖掘能力。
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