《数据治理与数据管理：厘清区别与联系，构建高效数据体系》
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一、引言
在当今数字化时代，数据已成为企业最重要的资产之一，数据治理和数据管理这两个概念频繁出现在企业的数据战略规划中，但它们常常被混淆，准确理解二者的区别与联系，对于企业有效地利用数据、降低风险并提升竞争力具有至关重要的意义。
二、数据管理的内涵
数据管理主要侧重于数据的处理、存储、整合和使用等操作层面的活动。
1、数据处理
- 包括数据的采集、录入、清洗等操作，在电商企业中，每天要采集大量的用户浏览、购买等行为数据，在采集过程中可能会存在数据格式不统一、数据缺失等问题，这就需要进行数据清洗，去除重复、错误的数据，将数据转换为适合分析的格式。
2、数据存储
- 涉及到选择合适的数据库管理系统（如关系型数据库MySQL、Oracle，非关系型数据库MongoDB等）来存储数据，企业要根据数据的类型（结构化、半结构化或非结构化）、数据量的大小以及数据的使用频率等因素来确定存储方案，对于海量的用户日志数据，可能会选择分布式文件系统（如HDFS）来存储，以满足存储容量和读写性能的要求。
3、数据整合
- 当企业内部存在多个数据源时，如不同部门的业务系统（销售系统、财务系统等），需要将这些分散的数据整合到一起，以便进行全面的分析，这可能涉及到数据抽取、转换和加载（ETL）等操作，将不同数据源的数据转换为统一的格式并加载到数据仓库中。
4、数据使用
- 为企业内部的各种应用提供数据支持，如数据分析、报表生成、商业智能等，数据分析师可以利用整合后的数据仓库中的数据进行用户行为分析，为企业的营销决策提供依据，如确定目标客户群体、制定个性化的营销方案等。
三、数据治理的内涵
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数据治理是一种更高层次的、侧重于从组织、策略、流程等方面对数据进行管控的概念。
1、组织架构与职责
- 建立数据治理委员会等组织架构，明确各部门在数据治理中的角色和职责，在金融企业中，数据治理委员会可能由高层管理人员、业务部门负责人、IT部门负责人等组成，高层管理人员负责制定数据治理的战略方向，业务部门负责提供数据需求和业务规则，IT部门负责技术实现和数据运维。
2、数据策略与政策
- 制定数据的分类分级策略、数据安全政策等，以医疗行业为例，患者的个人隐私数据属于敏感数据，需要制定严格的数据安全政策，如数据加密、访问控制等措施，同时对数据进行分类分级管理，不同级别的数据有不同的访问权限和使用规范。
3、数据质量管理流程
- 建立数据质量评估、监测和改进的流程，企业可以定期对数据的准确性、完整性、一致性等质量指标进行评估，如通过数据抽样检查、与标准数据对比等方式，如果发现数据质量问题，要及时进行调查和改进，追溯数据产生的源头，解决数据录入错误、系统故障等导致数据质量下降的问题。
四、数据治理与数据管理的区别
1、侧重点不同
- 数据管理侧重于数据的技术操作和日常维护，关注数据的可用性和易用性，而数据治理侧重于数据的管控框架，关注数据的合规性、安全性和质量等宏观方面的问题。
2、范围不同
- 数据管理的范围主要集中在数据的生命周期内的具体操作环节，如从数据产生到数据使用的过程，数据治理的范围更广泛，涉及到企业的组织架构、业务流程、政策法规等多个方面，从企业战略层面来规划和管理数据。
3、目标不同
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- 数据管理的目标是确保数据能够被有效地处理、存储和利用，提高数据的使用效率，数据治理的目标是通过建立良好的数据管控环境，保障数据的价值实现，降低数据风险，满足企业内外部的各种要求（如合规要求、业务发展要求等）。
五、数据治理与数据管理的联系
1、数据治理为数据管理提供指导
- 数据治理制定的策略、政策和标准为数据管理的各项活动提供了方向，数据治理确定了数据的分类分级标准后，数据管理在数据存储、数据安全防护等操作中就可以按照这个标准来执行，对不同级别的数据采取不同的存储方式和安全措施。
2、数据管理是数据治理的实现手段
- 数据治理提出的目标和要求需要通过数据管理的具体操作来实现，如果数据治理要求提高数据质量，数据管理就要通过数据清洗、数据验证等操作来确保数据的准确性、完整性等质量指标。
3、相互促进，共同提升数据价值
- 良好的数据管理可以为数据治理提供数据基础，例如准确、完整的数据有利于数据治理中数据策略的制定和调整，而有效的数据治理可以为数据管理创造良好的环境，如明确的职责分工和政策支持有助于数据管理活动的高效开展，从而共同提升企业数据的价值，增强企业的竞争力。
六、结论
数据治理和数据管理是企业数据战略中不可或缺的两个部分，虽然它们在侧重点、范围和目标等方面存在区别，但又有着紧密的联系，企业要想在数字化浪潮中充分发挥数据的价值，就必须正确认识数据治理和数据管理的区别与联系，构建科学合理的数据治理与数据管理体系，从组织、策略、流程和技术等多方面入手，提高数据的质量、安全性和可用性，以数据为驱动推动企业的创新和发展。
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