数据治理与数据管理本质区别在于前者更侧重于策略、标准和流程，后者关注操作与执行。融合策略需结合两者优势，制定统一的数据治理框架，实现数据质量、安全和合规性。
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、政府和社会各界的重要资产，如何有效地管理和治理数据，成为当前亟待解决的问题，数据治理和数据管理是两个密切相关的概念，但它们之间存在着本质的区别，本文将深入探讨数据治理与数据管理的区别，并提出相应的融合策略。
数据治理与数据管理的定义
1、数据治理
数据治理是指一套组织、规划、实施和监督数据管理的策略、过程、技术和资源，它旨在确保数据质量、安全、合规和可访问性，从而支持组织战略目标的实现，数据治理包括数据战略、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期管理等方面。
2、数据管理
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数据管理是指对数据资源进行有效组织、存储、维护、使用和共享的一系列活动，它包括数据收集、数据存储、数据整合、数据分析和数据共享等环节，数据管理的目标是提高数据利用率，降低数据成本，为组织提供决策支持。
数据治理与数据管理的区别
1、关注点不同
数据治理更关注数据质量、安全、合规和可访问性，确保数据在整个生命周期中的正确性、一致性和可靠性，而数据管理更关注数据的组织、存储、维护和使用，以提高数据利用率。
2、目标不同
数据治理的目标是确保数据满足组织战略目标，为业务决策提供可靠依据，数据管理的目标是提高数据利用率，降低数据成本，为组织提供决策支持。
3、范围不同
数据治理涉及组织内部的所有数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，数据管理主要关注结构化数据，如关系型数据库、数据仓库等。
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4、责任主体不同
数据治理的责任主体是数据治理委员会，负责制定数据治理策略、监督实施和数据治理体系的建设，数据管理的责任主体是数据管理部门，负责数据资源的组织、存储、维护和使用。
数据治理与数据管理的融合策略
1、建立数据治理体系
融合数据治理与数据管理，首先需要建立一套完整的数据治理体系，该体系应包括数据治理组织架构、数据治理流程、数据治理技术和数据治理工具等。
2、明确数据治理与数据管理的边界
在数据治理体系中，要明确数据治理与数据管理的边界，确保两者相互协作、相互支持，数据治理负责数据质量、安全、合规和可访问性，数据管理负责数据的组织、存储、维护和使用。
3、加强数据治理与数据管理的协同
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数据治理与数据管理应加强协同，共同推进数据价值的最大化，数据治理部门可以参与数据管理项目的规划、设计和实施，确保数据质量；数据管理部门可以参与数据治理策略的制定，提高数据利用率。
4、培养数据治理与数据管理人才
融合数据治理与数据管理，需要培养一批具备数据治理与数据管理能力的人才，这些人才应具备数据治理、数据管理、业务分析和信息技术等多方面的知识和技能。
数据治理与数据管理是两个密切相关但又有区别的概念，在实际应用中，需要明确两者的区别，加强融合，以实现数据价值的最大化，通过建立数据治理体系、明确边界、加强协同和培养人才，可以有效推进数据治理与数据管理的融合，为组织创造更大的价值。
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