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《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企业的战略规划和运营管理中，数据管理包含数据治理”这一观点值得深入探讨。
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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、采集、存储、处理到使用等一系列过程的管理活动，其目的在于确保数据的准确性、完整性、可用性和安全性，以满足企业内外部的各种需求，数据管理涉及到多个技术和业务领域，包括数据库管理、数据仓库、数据挖掘、数据分析等。
数据治理则更侧重于对数据的决策权力、责任划分以及相关政策、标准和流程的制定，它是一种高层次的管理职能，旨在建立一种良好的数据管理环境，使得数据能够被有效地管理和利用，数据治理涉及到组织架构、角色职责、数据标准、数据质量、数据安全等多个方面的规范和管理。
数据管理包含数据治理的体现
1、目标导向层面
数据管理的总体目标是提升数据在企业运营中的价值，而数据治理为实现这一目标提供了框架和方向，数据治理通过制定数据战略、明确数据政策等方式，为数据管理的各项活动提供了宏观的指导原则，在一个金融企业中，数据治理确定了数据质量的标准（如准确性要达到99%以上），数据管理则通过具体的技术手段（如数据清洗、数据验证）来达到这一标准。
2、管理体系层面
数据管理体系包含了众多的管理要素，而数据治理是其中的核心组成部分，数据治理所建立的组织架构、角色与职责体系是数据管理活动得以有序开展的保障，数据治理委员会负责制定数据管理的战略决策，明确数据所有者、数据管理者等角色的职责，这些角色在数据管理的日常工作中（如数据存储管理、数据访问控制）承担着各自的任务。
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3、流程管理层面
数据管理的流程包括数据的采集流程、存储流程、处理流程等，而数据治理规范了这些流程的标准和原则，数据治理通过制定数据流程规范，确保数据在各个管理环节中的合规性和一致性，在数据采集流程中，数据治理规定了哪些数据源是可靠的，数据管理则按照这些规定进行实际的数据采集操作。
数据管理包含数据治理的意义
1、提升数据质量
数据治理作为数据管理的一部分，通过建立统一的数据标准、数据质量评估体系等，有助于提高数据的准确性、完整性和一致性，在企业的生产运营中，高质量的数据能够为决策提供更可靠的依据，例如在市场预测、客户关系管理等方面。
2、增强数据安全性
数据治理中的安全政策和权限管理规定，为数据管理中的数据存储、传输等环节提供了安全保障，随着数据泄露事件的频繁发生，加强数据安全管理成为企业的重要任务，数据管理包含数据治理能够确保数据在整个生命周期中的安全性。
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3、提高企业运营效率
良好的数据治理下的数据管理能够优化数据流程，减少数据冗余和不一致性，从而提高企业内部各部门之间的数据共享和协作效率，在供应链管理中，不同部门之间能够快速、准确地共享数据，从而提高整个供应链的响应速度。
数据管理包含数据治理，二者相辅相成，在企业的数字化转型过程中，明确这一关系并建立完善的数据管理和数据治理体系，对于提升企业的竞争力和可持续发展能力具有至关重要的意义。
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