《数据治理：数据管理项目的基石而非直接的数据管理》
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一、数据治理与数据管理的内涵
（一）数据管理的范畴
数据管理涵盖了从数据的产生、采集、存储、处理到使用等一系列广泛的活动，在企业或组织中，数据管理涉及到数据库的操作、数据仓库的构建与维护、数据的安全保障、数据质量的监控等多方面事务，一个电商企业的数据管理需要确保用户的订单信息准确无误地存储在数据库中，并且在需要查询订单状态或进行数据分析时能够高效地获取和处理这些数据。
（二）数据治理的本质
数据治理是对数据管理的管理，它并不直接处理数据本身，数据治理更侧重于建立数据管理的框架、规则、流程和策略，它就像是一个指挥中心，为数据管理设定方向和标准，数据治理旨在确保数据管理活动是有序、合规、高效且符合组织战略目标的，数据治理会定义数据的分类标准，规定哪些数据属于敏感数据需要更高等级的安全保护；它也会确定数据质量管理的流程，如数据质量评估的周期和方法等。
二、数据治理作为数据管理项目基础的体现
（一）战略指引方面
1、数据治理为数据管理项目确定目标
在一个大型企业开展数据管理项目时，如果没有数据治理的战略指引，数据管理活动将变得盲目，数据治理从组织的整体战略出发，明确数据管理项目应该达成的目标，一家金融机构的战略目标是拓展国际市场业务，数据治理会指导数据管理项目朝着整合全球客户数据、满足不同国家和地区监管要求的方向努力，这样，数据管理的各项工作，如数据采集系统的升级、数据存储架构的调整等，都能围绕这个目标进行。
2、协调数据管理与组织战略的一致性
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数据治理通过制定数据战略来确保数据管理活动与组织的业务战略相匹配，随着组织业务的发展变化，数据治理能够及时调整数据管理的方向，当一家制造企业从传统的大规模生产模式向定制化生产模式转型时，数据治理会推动数据管理进行相应变革，如加强对客户个性化需求数据的管理，改变原有的生产数据采集和分析方式，以适应新的业务战略需求。
（二）规则与标准制定方面
1、数据标准的建立
数据治理负责制定统一的数据标准，这是数据管理能够有效进行的前提，如果没有统一的数据标准，在数据管理过程中就会出现数据格式不一致、语义模糊等问题，在一个集团企业中，不同子公司可能对客户的“年龄”这一数据有不同的记录格式，有的用出生日期计算，有的直接填写数字，数据治理通过建立统一的数据标准，规定年龄数据的记录方式和数据类型，使得整个集团的数据管理在数据整合、分析等方面能够顺利进行。
2、数据质量管理规则
数据治理设定数据质量管理的规则，包括数据准确性、完整性、一致性等方面的要求，数据管理依据这些规则来监控和提升数据质量，数据治理规定销售数据中的订单金额必须与实际收款金额一致（准确性要求），所有订单必须包含客户联系方式（完整性要求），并且同一客户在不同销售渠道的订单信息中的客户名称必须相同（一致性要求），数据管理则通过数据清洗、数据验证等技术手段来满足这些规则。
（三）组织架构与职责明确方面
1、构建数据管理的组织框架
数据治理搭建起数据管理的组织架构，明确各个部门和人员在数据管理中的角色和职责，在一个复杂的企业组织中，涉及到多个部门的数据交互和管理，数据治理通过定义数据所有者、数据管理员、数据使用者等角色及其相应的职责，避免数据管理过程中的职责不清和相互推诿现象，市场部门可能是某些客户市场调研数据的所有者，负责数据的初始采集和更新；IT部门则是数据的管理员，负责数据的存储和技术维护；而销售部门是数据的使用者，根据数据进行销售策略的制定。
2、促进跨部门协作
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数据治理为跨部门的数据管理协作提供了机制和平台，由于数据在组织内部是流动的，不同部门的数据管理工作需要相互配合，在产品研发过程中，研发部门需要市场部门的用户反馈数据，同时需要生产部门的成本数据，数据治理通过建立数据共享的流程和权限管理体系，使得不同部门能够在合规的前提下高效地进行数据共享和协作，确保数据管理项目整体的顺利推进。
三、数据治理与数据管理的协同关系
（一）数据治理对数据管理的监督与评估
数据治理持续监督数据管理活动是否按照既定的规则、标准和流程进行，定期检查数据存储是否符合安全标准，数据质量管理是否达到预定的指标，数据治理还会对数据管理的效果进行评估，根据评估结果提出改进建议，如果发现数据管理过程中数据质量下降，数据治理会深入分析原因，如是否是数据采集流程的改变导致的，然后推动数据管理进行相应的调整。
（二）数据管理为数据治理提供反馈
数据管理在实际操作过程中会遇到各种问题，这些问题反馈给数据治理，有助于数据治理不断完善规则、标准和策略，在数据处理过程中发现某些数据分类标准在实际业务场景下难以操作，数据管理部门将这一情况反馈给数据治理部门，数据治理部门可以重新审视并优化数据分类标准，使其更加符合实际业务需求。
数据治理虽然不直接管理数据，但它作为整个数据管理项目的基础，从战略指引、规则标准制定、组织架构搭建以及监督评估等多方面为数据管理提供了必要的支持和保障，两者协同工作，共同推动组织在数据时代的发展和竞争力提升。
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