数据治理与管理存在本质区别。数据治理关注数据战略、标准、流程，而数据管理侧重于数据操作和实施。在数字时代，两者需协同，明确分工，以实现数据价值的最大化。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业和社会发展的核心资源，数据治理与数据管理作为数据管理领域的两个重要分支，它们在内涵、目标、方法等方面存在显著差异，本文旨在探讨数据治理与数据管理的区别，以期为我国数据管理实践提供有益的参考。
数据治理与数据管理的内涵
1、数据治理
数据治理是指对数据资源进行有效管理，确保数据质量、安全、合规和共享的一种综合性管理活动，它强调的是对数据资源的整体规划和长期管理，包括数据战略、组织架构、政策法规、流程规范、技术工具等方面。
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2、数据管理
数据管理是指对数据资源进行日常操作和运维，确保数据资源的可用性、可靠性和一致性，它侧重于数据资源的具体应用和操作，包括数据采集、存储、处理、分析、共享等方面。
数据治理与数据管理的目标
1、数据治理
数据治理的目标是实现数据资源的全生命周期管理，确保数据质量、安全、合规和共享，具体目标包括：
（1）提高数据质量：通过数据清洗、标准化、去重等手段，提高数据准确性、完整性和一致性。
（2）保障数据安全：建立数据安全管理体系，防范数据泄露、篡改等风险。
（3）遵守政策法规：确保数据治理活动符合国家法律法规和行业标准。
（4）促进数据共享：推动数据资源的合理利用和共享，提高数据资源的社会价值。
2、数据管理
数据管理的目标是实现数据资源的日常运维和高效应用，具体目标包括：
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（1）确保数据可用性：提供稳定、高效的数据服务，满足用户需求。
（2）保证数据可靠性：确保数据资源的真实、准确、完整。
（3）提升数据一致性：通过数据同步、清洗等手段，保证数据的一致性。
（4）提高数据利用率：挖掘数据价值，为业务决策提供支持。
数据治理与数据管理的方法
1、数据治理
数据治理的方法包括：
（1）制定数据战略：明确数据治理目标、原则和方向。
（2）建立组织架构：设立数据治理委员会、数据管理部门等，确保数据治理活动的有效实施。
（3）制定政策法规：制定数据治理相关规章制度，规范数据治理活动。
（4）设计流程规范：建立数据采集、存储、处理、分析、共享等环节的流程规范。
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（5）选用技术工具：采用数据质量管理、数据安全、数据共享等工具，提高数据治理效率。
2、数据管理
数据管理的方法包括：
（1）数据采集：通过数据采集系统，获取各类数据资源。
（2）数据存储：建立数据仓库、数据湖等，存储和管理数据资源。
（3）数据处理：对数据进行清洗、转换、分析等操作，提高数据质量。
（4）数据分析：运用数据挖掘、机器学习等技术，挖掘数据价值。
（5）数据共享：通过数据共享平台，实现数据资源的共享和交换。
数据治理与数据管理是数字时代企业和社会发展的重要战略，两者在内涵、目标、方法等方面存在显著差异，但相互依存、相互促进，企业应结合自身实际情况，合理分工、协同发展，以实现数据资源的最大化价值。
标签： #数据治理模式
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