《数据管理与数据治理：内涵、权力关系与职能差异》
一、引言
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经常被提及，但它们有着不同的内涵和侧重点，理解两者的区别对于有效地利用数据资源、保障数据质量和合规性等有着至关重要的意义。
二、数据管理的内涵
数据管理主要侧重于数据的处理、存储、维护等技术和操作层面的事务。
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1、数据收集与整合
- 数据管理负责从各种数据源（如业务系统、传感器、外部数据提供商等）收集数据，一家电商企业的数据管理团队需要从订单管理系统、客户关系管理系统以及网站的日志文件中收集数据，然后将这些分散的数据整合到一个数据仓库或者数据湖中，以便后续的分析和利用。
- 在这个过程中，要确保数据的准确性和完整性，在数据收集时要对数据的格式进行检查，避免出现数据缺失或者数据录入错误等问题。
2、数据存储与安全
- 确定合适的数据存储方式，是使用关系型数据库、非关系型数据库还是其他存储技术，对于结构化数据可能采用关系型数据库如Oracle或MySQL进行存储，而对于半结构化或非结构化数据（如图片、视频、日志文件等）可能会选择像Hadoop分布式文件系统（HDFS）这样的存储方式。
- 数据管理要保障数据的安全性，这包括数据的加密存储、访问控制等措施，设置不同用户对数据的访问权限，只有经过授权的人员才能访问敏感数据。
3、数据处理与分析支持
- 为数据分析和业务智能活动提供数据支持，数据管理团队要对数据进行清洗，去除重复数据、纠正错误数据等，以便数据分析师能够得到准确的数据进行分析，要根据分析需求对数据进行适当的转换，如将数据进行标准化或者归一化处理。
三、数据治理的内涵及对数据管理行使权力的体现
数据治理是一种更高层次的概念，它对数据管理行使权力，以确保数据的有效管理和利用符合企业战略和法规要求等。
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1、战略规划与政策制定
- 数据治理从企业战略层面出发，制定数据相关的战略和政策，确定企业的数据愿景和目标，如一家金融机构的数据治理委员会制定战略，要求在三年内实现数据质量提升到行业领先水平，以支持风险管理和客户服务等业务目标。
- 制定数据管理的政策框架，包括数据的分类分级政策，将数据分为机密、内部使用、公开等不同级别，并规定不同级别数据的管理和保护要求，这些政策为数据管理提供了方向和准则，数据管理活动必须在这些政策框架内进行。
2、组织架构与角色定义
- 构建数据治理的组织架构，明确各相关方在数据治理和数据管理中的角色和职责，设立数据治理委员会，由企业高层管理人员、业务部门代表和技术专家组成，数据治理委员会负责监督数据管理工作，对数据管理中的重大决策（如数据存储架构的变更、新数据来源的引入等）进行审批。
- 定义数据所有者、数据管理员等角色，数据所有者通常是业务部门的人员，他们对数据的业务含义和使用场景负责；数据管理员则负责具体的数据管理操作，如数据库的维护等，这种明确的角色定义确保了数据管理工作在治理框架下有序进行。
3、数据质量管理监督
- 数据治理负责监督数据质量，它制定数据质量的评估标准，如数据的准确性、完整性、一致性等方面的指标，对于一家制造企业，数据治理团队规定产品质量数据的误差率不能超过一定比例。
- 当数据管理过程中出现数据质量问题时，数据治理有权要求数据管理团队进行整改，如果发现销售数据中的客户信息存在大量缺失，数据治理委员会可以要求数据管理团队重新梳理数据收集流程，以提高数据质量。
4、合规性管理与风险控制
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- 在法规合规方面，数据治理确保数据管理活动符合相关法律法规，如《通用数据保护条例》（GDPR）等，企业的数据治理团队要监督数据管理中的数据隐私保护措施是否到位，确保在收集、存储和使用客户数据时符合法规要求。
- 从风险控制角度，数据治理评估数据管理中的风险，在数据共享过程中可能存在数据泄露的风险，数据治理要制定风险防范措施，如数据脱敏技术的应用要求等，并监督数据管理团队执行这些措施。
四、数据管理与数据治理的关系
1、数据治理引导数据管理
- 数据治理为数据管理提供了战略方向和政策框架，数据管理是在这个框架下的具体执行，如果数据治理确定了数据安全的战略重点是保护客户隐私数据，那么数据管理就要在存储、访问控制等环节采取相应的措施来保障客户隐私数据的安全。
2、数据管理反馈于数据治理
- 数据管理在实际操作过程中会遇到各种问题，这些问题可以反馈给数据治理，在数据存储成本不断上升的情况下，数据管理团队可以向数据治理委员会反馈，促使数据治理调整数据存储策略，如考虑采用更经济高效的存储技术或者数据清理策略。
五、结论
数据管理和数据治理虽然有着密切的联系，但在内涵、职能等方面存在明显的区别，数据治理从战略、政策、监督等更高层次对数据管理行使权力，以确保数据资源能够有效地为企业或组织的目标服务，同时保障数据的质量、合规性和安全性等多方面的要求，正确理解和处理两者的关系，能够帮助企业更好地驾驭数据资产，在数字化竞争中取得优势。
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