数据治理与数据管理虽密切相关，但存在差异。数据治理关注策略、标准和流程，确保数据质量、安全与合规；而数据管理侧重于技术操作，如存储、处理和分析。二者融合需建立统一框架，平衡策略与执行，以实现高效数据利用。
本文目录导读：
数据治理与数据管理的概念
数据治理（Data Governance）和数据管理（Data Management）是两个密切相关但有所区别的概念，数据治理是指对数据的获取、存储、处理、使用、共享、备份、恢复等各个环节进行规划、设计、实施、监督和评估的过程，它强调的是数据在整个生命周期中的规范化、标准化和合规性，数据管理则是指对数据的组织、存储、维护、使用、分析和保护等环节进行有效管理，以实现数据的价值最大化。
数据治理与数据管理的区别
1、关注点不同
数据治理关注的是数据的质量、安全、合规性和一致性，旨在确保数据在整个生命周期中的可靠性和有效性，数据管理关注的是数据的获取、存储、处理、使用和保护，以实现数据的高效利用和价值最大化。
2、范围不同
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数据治理的范围更广，涵盖了数据治理体系、数据治理组织、数据治理流程、数据治理技术等多个方面，数据管理的范围相对较窄，主要集中在数据生命周期管理、数据质量管理、数据安全管理等方面。
3、目标不同
数据治理的目标是确保数据质量、合规性和一致性，为数据管理和应用提供有力保障，数据管理的目标是实现数据的高效利用和价值最大化，提高企业的竞争力。
4、责任主体不同
数据治理的责任主体是数据治理委员会、数据治理团队等，他们负责制定数据治理策略、标准和流程，数据管理的责任主体是数据管理人员、数据分析师等，他们负责执行数据管理任务。
数据治理与数据管理的融合
在当今大数据时代，数据治理与数据管理的重要性日益凸显，为了更好地发挥数据的价值，实现数据治理与数据管理的融合已成为必然趋势。
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1、建立数据治理体系
企业应建立完善的数据治理体系，明确数据治理的目标、原则、范围和责任，为数据管理和应用提供有力保障。
2、加强数据质量管理
数据质量是数据治理的核心内容，企业应加强数据质量管理，从数据源头抓起，确保数据质量符合要求。
3、完善数据安全与合规性
数据安全与合规性是数据治理的重要方面，企业应建立健全数据安全与合规性管理体系，确保数据在传输、存储、使用等环节的安全性和合规性。
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4、深化数据管理应用
企业应深化数据管理应用，利用大数据技术挖掘数据价值，为企业决策提供有力支持。
5、强化数据治理与数据管理团队协作
数据治理与数据管理团队应加强协作，共同推进数据治理与数据管理工作的开展。
数据治理与数据管理是两个相互关联、相互促进的概念，在新时代背景下，企业应充分认识数据治理与数据管理的重要性，实现二者的融合，以更好地发挥数据的价值，推动企业持续发展。
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