数据治理是对数据管理过程的监督与优化，它本身不直接操作数据，而是通过管理来提升数据管理的效率和效果。其核心驱动力在于确保数据质量、安全与合规，与数据管理紧密相连，共同推动数据价值的最大化。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已经成为企业、政府和社会的重要资产，数据治理作为数据管理的高级阶段，对数据资源的合理利用、保护和管理具有重要意义，关于数据治理与数据管理的关系，业界仍存在诸多争议，本文旨在阐述数据治理与数据管理的深层关系，揭示数据治理对数据管理的核心驱动力。
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数据治理的定义与内涵
数据治理是对数据管理行使权力，确保数据质量、安全、合规、共享和可追溯的一种管理活动，它包括数据战略规划、数据架构设计、数据标准制定、数据质量管理、数据安全与合规、数据生命周期管理、数据治理组织架构等环节，数据治理的目的是提高数据价值，降低数据风险，促进数据资源的合理利用。
数据治理与数据管理的区别
1、范围不同：数据治理是对数据管理的管理，关注数据管理的整体架构、流程和制度，而数据管理则侧重于具体的数据操作，如数据采集、存储、处理、分析等。
2、目的不同：数据治理旨在提高数据质量、安全、合规、共享和可追溯，实现数据资源的合理利用；数据管理则关注数据的日常运营，确保数据在业务中的应用。
3、层次不同：数据治理是数据管理的上层架构，为数据管理提供指导和支持；数据管理则是数据治理的具体实施，实现数据治理的目标。
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数据治理对数据管理的核心驱动力
1、规范化：数据治理通过制定数据标准、规范和流程，引导数据管理活动向规范化方向发展，提高数据质量。
2、风险控制：数据治理关注数据安全与合规，通过风险识别、评估和应对，降低数据风险，保障数据安全。
3、效率提升：数据治理通过优化数据架构、流程和制度，提高数据管理效率，降低运营成本。
4、价值创造：数据治理关注数据资源的合理利用，通过数据分析和挖掘，为企业、政府和社会创造价值。
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5、跨部门协作：数据治理强调跨部门协作，打破数据孤岛，实现数据共享，提高数据应用效果。
数据治理与数据管理密不可分，数据治理是数据管理的核心驱动力，通过数据治理，企业、政府和社会可以更好地管理数据资源，提高数据价值，降低数据风险，在数据管理实践中，应充分重视数据治理，将其作为提升数据管理水平的关键环节。
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