《数据管理与数据治理：包含关系下的深度解析》
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日常运营中，对于二者之间的关系，尤其是“数据管理是否包含数据治理”这一问题，存在着不同的理解和认识，深入探讨这一关系有助于企业构建更加科学、有效的数据策略，从而提升数据价值，在激烈的市场竞争中脱颖而出。
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二、数据管理与数据治理的概念界定
（一）数据管理
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、处理到使用等全生命周期的管理活动，其目的是确保数据的准确性、完整性、一致性和可用性，企业在数据库管理系统中对数据的存储结构设计、数据的备份与恢复策略制定等都属于数据管理的范畴，数据管理还包括数据质量管理、元数据管理、主数据管理等具体的管理领域，通过有效的数据管理，企业能够提高数据处理效率，减少数据错误，为业务决策提供可靠的数据支持。
（二）数据治理
数据治理则更侧重于对数据相关的决策权力、职责和流程的定义与管理，它是一种组织框架，旨在确保数据被有效地管理并用于企业的战略目标，数据治理涉及到制定数据政策、标准和规则，明确数据所有者、管理者和使用者的角色与职责，建立数据管理的监督和考核机制等，企业制定的数据隐私政策、数据分类分级标准等都是数据治理工作的成果，数据治理为数据管理提供了战略方向和制度保障，确保数据管理活动符合企业的整体利益和合规要求。
三、数据管理包含数据治理的体现
（一）目标导向层面
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数据管理的总体目标是提升数据价值，而数据治理的目标是为数据管理设定正确的方向和规则，从这个角度看，数据治理的目标是包含在数据管理的大目标之中的，数据治理通过建立数据战略、明确数据管理的目标和原则，为数据管理活动提供了一个宏观的框架，在一个金融企业中，数据治理委员会确定了数据风险管理的战略目标，这一目标随后引导着数据管理团队在数据采集、存储和处理过程中采取相应的风险控制措施，如加密敏感数据、定期进行数据安全审计等。
（二）职能范畴层面
数据管理包含了众多的职能领域，如前面提到的数据质量管理、元数据管理等，而数据治理所涉及的职能，如制定数据政策、明确数据权责等，实际上是对数据管理职能的一种规范和引导，数据治理制定的数据质量政策，明确了数据质量管理的标准和流程，而数据质量管理则是按照这些政策去具体执行数据质量的评估、改进等工作，可以说，数据治理的职能是融入到数据管理的职能体系之中的，是对数据管理职能的一种更高层次的统筹和约束。
（三）组织架构层面
在企业的组织架构中，数据管理往往涉及到多个部门和岗位，如数据工程师、数据库管理员等，而数据治理则是从企业高层到基层的一种全面性的管理框架，数据治理的组织架构包括数据治理委员会、数据所有者等角色，这些角色在一定程度上对数据管理的各个环节进行监督和决策，数据治理委员会由企业的高层管理人员和业务专家组成，他们负责审批数据管理项目的预算和战略规划，确保数据管理活动与企业的业务战略相匹配，这表明数据治理在组织架构上对数据管理起到了统领和协调的作用，是数据管理组织架构的重要组成部分。
四、数据管理与数据治理的协同发展
虽然数据管理在一定程度上包含数据治理，但二者是相辅相成、协同发展的关系。
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（一）数据治理为数据管理提供保障
数据治理所建立的政策、标准和流程，为数据管理活动提供了合规性和安全性的保障，没有数据治理，数据管理可能会陷入混乱，数据质量无法保证，数据的使用也可能面临法律和道德风险，在医疗行业，如果没有严格的数据治理框架，患者的隐私数据在数据管理过程中可能会被泄露，导致严重的后果。
（二）数据管理为数据治理提供实践基础
数据管理的实践活动为数据治理提供了反馈和改进的依据，通过数据管理过程中的问题发现，如数据不一致性、数据冗余等问题，可以促使数据治理对相关政策和标准进行调整，在企业的销售数据管理中，如果发现不同部门对销售数据的分类标准不一致，这就需要数据治理重新审视和修订数据分类标准。
五、结论
数据管理在目标导向、职能范畴和组织架构等方面都包含了数据治理，这种包含关系并不是简单的隶属关系，而是一种相互融合、协同发展的关系，企业在构建数据战略时，应该充分认识到这一关系，将数据治理作为数据管理的核心和引领，同时通过有效的数据管理实践不断完善数据治理体系，只有这样，企业才能充分挖掘数据的价值，在数字化浪潮中实现可持续发展。
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