《数据治理与数据管理：深度剖析二者的内在关系》
一、数据管理：构建数据资源的基础框架
数据管理是一个广泛的概念，它涵盖了从数据的产生、存储、处理到使用等一系列的活动，其主要目的是确保数据的准确性、完整性、可用性和安全性。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、数据产生与采集
- 在企业或组织的运营过程中，数据不断地产生，在销售环节，每一笔交易记录都是数据的来源，数据管理要求对这些数据的采集进行规范，这包括确定采集的范围，比如对于销售数据，是采集基本的交易金额、产品信息，还是也要采集顾客的详细身份信息等，要保证采集数据的质量，避免错误数据的录入，通过设置合理的验证规则，在销售终端确保输入的产品编码是准确的，防止因人为错误导致的数据不准确。
2、数据存储与维护
- 一旦数据被采集，就需要进行妥善的存储，数据管理涉及到选择合适的存储技术和架构，如关系型数据库（如MySQL、Oracle）或非关系型数据库（如MongoDB、Redis）等，对于存储的数据，要进行定期的维护，包括数据备份、数据恢复等操作，企业需要制定备份策略，确保每天的业务数据都有备份，并且能够在发生意外（如服务器故障、数据损坏等）时及时恢复数据，以保证业务的连续性。
3、数据处理与加工
- 原始采集的数据往往不能直接用于决策或分析，需要进行处理和加工，数据管理涵盖了数据清洗、转换等操作，数据清洗是去除数据中的噪声、重复数据等，例如在处理大量的用户注册信息时，要去除重复注册的账号信息，数据转换则是将数据转换为适合分析或存储的格式，如将日期格式统一为“YYYY - MM - DD”的形式。
二、数据治理：为数据管理设定方向和规则
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、战略规划与政策制定
- 数据治理是从企业或组织的战略高度出发，制定数据管理的总体战略和政策，它明确了数据在组织中的定位和价值，在金融机构中，数据治理战略可能强调数据的安全性和合规性，以应对严格的金融监管要求，数据治理政策会规定哪些数据是核心数据，如何对这些核心数据进行保护，以及数据共享的规则等，这为数据管理的各项活动提供了明确的方向。
2、组织架构与人员职责
- 数据治理建立起与数据管理相关的组织架构，明确不同部门和人员在数据管理中的职责，在一个大型企业中，会设立数据治理委员会，由高层管理人员、业务部门代表和技术专家组成，这个委员会负责制定数据治理的战略和政策，协调各部门之间的数据管理工作，会明确数据所有者、数据管理员等不同角色的职责，数据所有者负责确定数据的使用目的和范围，而数据管理员则负责具体的数据存储、维护等操作。
3、数据标准与质量管控
- 数据治理制定数据标准，这是数据管理活动中确保数据一致性的依据，数据标准包括数据的定义、数据的格式、数据的编码规则等，在一个跨国企业中，对于产品代码，数据治理会制定统一的编码标准，以便在全球范围内进行产品数据的管理，在数据质量管控方面，数据治理设定数据质量的目标和评估方法，数据管理则根据这些要求开展数据质量的监控和改进工作。
三、数据治理与数据管理的相互关系
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、数据治理对数据管理的引领作用
- 数据治理如同灯塔，为数据管理照亮前行的道路，数据治理制定的战略、政策和标准等，是数据管理活动的依据，没有数据治理的引领，数据管理就会陷入盲目，如果没有数据治理制定的数据共享政策，数据管理部门在进行数据共享操作时就可能会出现混乱，可能会随意共享敏感数据或者拒绝合理的数据共享请求。
2、数据管理对数据治理的支撑作用
- 数据管理是数据治理理念和要求的具体执行者，数据治理提出的目标和规则，需要通过数据管理的一系列活动来实现，数据治理设定了提高数据质量的目标，数据管理则通过数据清洗、数据验证等操作来实际提高数据的准确性和完整性，如果数据管理环节薄弱，数据治理的目标就无法达成，再好的治理战略也只是空中楼阁。
3、协同发展以实现数据价值最大化
- 在现代企业和组织中，数据治理和数据管理必须协同发展，只有这样，才能充分挖掘数据的价值，在大数据分析和人工智能应用的背景下，数据治理确保数据的合规性和安全性，为数据的高级应用提供保障；而数据管理通过有效的数据存储、处理等操作，为数据分析和人工智能模型提供高质量的数据，两者的协同作用可以使企业在市场竞争中更好地利用数据资产，做出准确的决策，提升自身的竞争力。
评论列表