数据治理是对数据管理的深化与升华，通过再管理之道，实现对数据的更高效、更安全的利用。
本文目录导读：
在当今信息爆炸的时代，数据已经成为企业和社会发展的重要资源，数据管理作为一项基础性工作，旨在确保数据的质量、安全、合规和有效利用，随着数据量的不断增长和复杂性的提升，传统的数据管理方法逐渐显现出其局限性，数据治理作为一种新型的管理理念和技术手段应运而生，数据治理是否可以视为对数据管理的再管理呢？本文将从数据治理与数据管理的区别、数据治理的核心要素以及数据治理的价值等方面进行探讨。
数据治理与数据管理的区别
1、理念层面
数据管理强调的是对数据的组织、存储、处理、传输和使用等各个环节进行规范化、标准化和自动化，以保障数据的安全、可靠和有效，而数据治理则更加注重数据在整个生命周期中的规划、设计、执行、监督和评估，旨在实现数据资产的最大化价值。
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2、范围层面
数据管理主要关注数据的内部管理，如数据质量、数据安全、数据备份等，而数据治理则涉及数据管理的内外部环境，包括数据策略、数据标准、数据治理组织、数据治理流程等。
3、目标层面
数据管理的目标是确保数据质量和数据安全，为业务提供支持，数据治理的目标则是实现数据资产的增值，为企业创造价值。
数据治理的核心要素
1、数据战略
数据战略是数据治理的核心，它明确了企业数据管理的总体目标、原则和方向，数据战略应包括数据资产、数据应用、数据安全、数据合规等方面。
2、数据标准
数据标准是数据治理的基础，它规定了数据的质量、格式、编码、命名等方面的要求，数据标准应涵盖数据分类、数据命名、数据编码、数据质量、数据安全等方面。
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3、数据治理组织
数据治理组织是数据治理的实施主体，它负责制定数据治理政策、规划、流程和标准，并监督其实施，数据治理组织应包括数据治理委员会、数据治理团队、数据治理顾问等。
4、数据治理流程
数据治理流程是数据治理的实施路径，它规定了数据治理的各个环节和步骤，数据治理流程应包括数据采集、数据存储、数据处理、数据应用、数据安全、数据备份等环节。
数据治理的价值
1、提升数据质量
数据治理有助于提高数据质量，确保数据真实、准确、完整、一致，为业务决策提供可靠依据。
2、保障数据安全
数据治理有助于加强数据安全管理，防范数据泄露、篡改等风险，保障企业数据安全。
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3、促进数据共享
数据治理有助于打破数据孤岛，实现数据资源的共享和复用，提高数据利用率。
4、创造数据价值
数据治理有助于挖掘数据价值，为企业创造新的增长点，提升企业竞争力。
数据治理是对数据管理的再管理，它以数据战略为核心，以数据标准为基础，以数据治理组织为实施主体，以数据治理流程为实施路径，旨在实现数据资产的最大化价值，在数据时代，企业应重视数据治理，将其作为一项战略性任务，以提升数据管理水平和企业竞争力。
标签： #数据治理深化
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