数据治理与数据管理虽紧密相关，但存在区别。数据治理侧重于制定策略、标准和流程，确保数据质量与安全；数据管理则关注数据生命周期管理，包括存储、处理、分析等。二者协同发展，共同提升数据价值。
本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据已经成为企业核心竞争力的重要组成部分，为了充分发挥数据的价值，企业需要建立健全的数据治理体系，加强数据管理，在实际操作中，数据治理与数据管理这两个概念常常被混淆，本文将从内涵、差异与协同发展三个方面，深入剖析数据治理与数据管理的区别与联系。
数据治理与数据管理的内涵
1、数据治理
数据治理是指通过制定数据战略、规范、流程、组织架构和工具等，确保数据质量、安全、合规、共享和利用的一种管理活动，其核心目标是实现数据资产的优化配置，提高数据价值，为企业创造价值。
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2、数据管理
数据管理是指对数据进行规划、组织、存储、处理、分析和应用的一系列管理活动，其目的是确保数据在生命周期中的质量和安全，为业务决策提供支持。
数据治理与数据管理的差异
1、目标差异
数据治理的目标是确保数据资产的价值最大化，而数据管理的目标是确保数据在生命周期中的质量和安全。
2、范围差异
数据治理涉及数据战略、规范、流程、组织架构和工具等多个方面，而数据管理主要关注数据的规划、组织、存储、处理、分析和应用。
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3、层次差异
数据治理是一个多层次、跨部门、跨领域的综合性管理活动，而数据管理则侧重于具体的数据处理和应用。
数据治理与数据管理的联系
1、目标一致性
数据治理和数据管理都旨在提高数据价值，为企业创造价值。
2、相互依赖
数据治理为数据管理提供规范、流程和组织架构，而数据管理为数据治理提供数据支持和实践经验。
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3、协同发展
数据治理和数据管理相辅相成，共同推动企业数据资产的优化配置和利用。
数据治理与数据管理是两个紧密相连的概念，二者既有区别又有联系，在实际应用中，企业应根据自身需求和发展阶段，合理配置资源，实现数据治理与数据管理的协同发展，以充分发挥数据价值，提升企业竞争力。
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