《数据管理与数据治理：深入解析二者的区别及数据治理中的数据管控范畴》
一、数据管理与数据治理的概念
（一）数据管理
数据管理主要侧重于对数据本身的操作和维护，它涵盖了一系列的功能，如数据的存储、组织、备份、恢复等技术层面的工作，数据库管理员（DBA）负责确保数据库系统的正常运行，优化数据库的性能，进行数据的存储规划等，在企业中，数据管理确保数据能够以高效、安全的方式被存储和访问，就像仓库管理员精心打理仓库，保证货物（数据）能够被有序地存放和提取一样。
（二）数据治理
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数据治理则是一个更为宏观和全面的概念，它不仅仅关注数据本身，还涉及到与数据相关的人员、流程、政策等多方面的因素，数据治理旨在确保数据的质量、安全性、合规性以及数据价值的最大化实现，它是一种从企业战略层面出发，对数据资产进行统筹管理的理念和方法。
二、数据管理与数据治理的区别
（一）范围
1、数据管理
数据管理的范围相对较窄，主要聚焦于数据的技术操作环节，数据管理会关注如何通过技术手段提高数据的存储效率，采用何种算法进行数据的压缩存储，如何优化数据库的索引结构以加快数据查询速度等。
2、数据治理
数据治理的范围更为广泛，它涵盖了整个数据生命周期中的各个环节以及与之相关的所有要素，从数据的产生、采集、存储、使用到共享、销毁等全过程，同时涉及到企业内部不同部门（如业务部门、IT部门、法务部门等）对数据的不同需求和操作规范的协调统一。
（二）目标
1、数据管理
其目标主要是保障数据的可用性和完整性，确保数据在技术层面能够正常地被使用，不会因为技术故障（如硬件损坏、软件漏洞等）导致数据丢失或不可用。
2、数据治理
数据治理的目标更为多元和复杂，除了确保数据的质量（准确性、完整性、一致性等）之外，还要满足企业的合规性要求（如遵循相关法律法规、行业标准等），保障数据的安全性（防止数据泄露、非法访问等），并且通过有效的数据治理提升企业的数据价值，例如通过数据挖掘和分析为企业的决策提供有力支持。
（三）侧重点
1、数据管理
侧重于数据的技术处理细节，数据管理会深入研究不同类型数据库（关系型数据库、非关系型数据库）的特点，根据数据的特性选择合适的数据库管理系统，并对数据库进行日常的维护操作，如数据的导入导出、数据的分区管理等。
2、数据治理
更侧重于从企业的整体利益出发，协调各方利益相关者，它要平衡业务部门对数据的使用需求（如市场部门需要大量的客户数据进行精准营销）、IT部门的数据技术管理需求以及法务部门的数据合规性需求等。
三、数据治理中的数据管控范畴
（一）数据质量管控
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1、定义数据质量标准
在数据治理中，首先要明确数据质量的标准，这包括数据的准确性（数据是否真实反映了客观事实）、完整性（数据是否包含了应有的所有信息）、一致性（不同来源的数据在相同概念上是否保持一致）等方面的标准，对于一家电商企业，客户的订单数据准确性至关重要，订单中的商品名称、数量、价格等信息必须准确无误，否则会影响订单的处理和客户满意度。
2、数据质量评估
建立数据质量评估机制，定期对企业的数据进行评估，可以通过数据抽样、数据比对等方法来检查数据是否符合质量标准，对于不符合标准的数据，要及时发现并进行纠正，通过对比销售数据和库存数据，如果发现两者之间存在不合理的差异，就需要深入调查数据的准确性问题。
3、数据质量改进
根据数据质量评估的结果，采取相应的改进措施，这可能涉及到数据的清洗（去除重复、错误或不完整的数据）、数据的转换（将数据转换为统一的格式或标准）等操作，还要从源头上解决数据质量问题，例如优化数据采集流程，确保采集到的数据是高质量的。
（二）数据安全管控
1、数据安全策略制定
制定全面的数据安全策略，包括数据的访问控制策略、数据加密策略、数据备份与恢复策略等，根据员工的职位和工作需求，设定不同的访问权限，只有经过授权的人员才能访问敏感数据，对于涉及企业核心机密的数据，如客户的支付信息、企业的研发数据等，要采用加密技术进行保护。
2、数据安全监控
建立数据安全监控体系，实时监测数据的安全状况，可以通过安全监控工具，对数据的访问行为、网络流量等进行监测，及时发现并防范数据安全威胁，如果发现某个IP地址频繁尝试访问企业的敏感数据区域，就要及时采取措施进行阻止，如封锁IP地址、进行安全预警等。
3、数据安全应急响应
制定数据安全应急响应计划，以应对可能发生的数据安全事件，当发生数据泄露、黑客攻击等安全事件时，能够迅速启动应急响应机制，采取措施减少损失，如隔离受影响的系统、进行数据恢复等，并对事件进行调查和分析，总结经验教训，完善数据安全管理体系。
（三）数据合规管控
1、法律法规遵从
确保企业的数据管理和使用符合相关的法律法规要求，在隐私保护方面，要遵循《网络安全法》、《数据保护法》等相关法律法规，在收集、使用客户数据时，必须获得客户的同意，并且对客户数据进行严格的保护，对于跨国企业，还要遵守不同国家和地区的法律法规，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）。
2、行业标准遵循
除了法律法规，还要遵循行业的标准和规范，不同行业对于数据的管理和使用有不同的要求，例如金融行业对于数据的准确性、安全性要求极高，医疗行业对于患者数据的隐私保护有严格的规定，企业要根据自身所处的行业，遵循相应的行业标准，确保数据的合规性。
（四）元数据管控
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1、元数据的定义与管理
元数据是描述数据的数据，在数据治理中，要对元数据进行有效的管理，包括元数据的定义（确定元数据的类型、结构、语义等）、元数据的存储（建立元数据存储库）、元数据的维护（定期更新元数据）等，对于企业的销售数据，元数据可能包括数据的来源、数据的更新时间、数据的所有者等信息。
2、元数据的应用
通过元数据的应用，可以提高数据的管理效率和数据的可理解性，在数据集成过程中，元数据可以帮助确定不同数据源之间的关系，便于进行数据的整合，在数据查询和分析时，元数据可以提供数据的上下文信息，帮助用户更好地理解数据的含义和用途。
（五）数据生命周期管控
1、数据产生与采集
在数据产生和采集阶段，要确保数据的合法性、准确性和完整性，对于企业内部产生的数据，要建立规范的数据录入流程，对录入人员进行培训，减少人为错误，对于外部采集的数据，要对数据源进行评估，确保数据来源可靠，企业在采集市场调研数据时，要选择正规的调研机构，对采集到的数据进行质量检验。
2、数据存储
在数据存储阶段，要根据数据的特性选择合适的存储方式和存储设备，要考虑数据的安全性和可扩展性，对于海量的用户行为数据，可以采用分布式存储系统（如Hadoop分布式文件系统）进行存储，既可以保证数据的存储容量，又可以提高数据的读写效率。
3、数据使用
在数据使用阶段，要遵循数据治理的相关规定，确保数据的使用是合法、合规且符合企业利益的，要对数据的使用权限进行严格的管理，防止数据的滥用，业务部门在使用客户数据进行营销活动时，要按照规定的流程申请数据使用权限，并确保数据的使用方式符合隐私保护要求。
4、数据共享
在数据共享阶段，要建立数据共享的机制和规则，明确哪些数据可以共享、与谁共享、如何共享等问题，要对共享数据进行安全保护，防止数据在共享过程中被泄露或滥用，企业内部不同部门之间可能需要共享一些基础数据（如客户基本信息），在共享过程中要采用加密传输、访问控制等措施确保数据安全。
5、数据销毁
当数据不再需要时，要按照规定的程序进行销毁，确保数据被彻底删除，防止数据的残留被非法获取，对于已经离职员工的相关数据，要进行安全销毁，包括员工在企业内部系统中的账号信息、工作文档等数据。
数据管理和数据治理虽然有一定的联系，但在概念、范围、目标和侧重点等方面存在明显的区别，而数据治理中的数据管控范畴涵盖了数据质量、安全、合规、元数据以及数据生命周期等多个重要方面，通过有效的数据管控，可以提升企业的数据资产价值，保障企业在数字化时代的可持续发展。
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