数据管理与数据治理是两个密切相关但有所区别的概念。数据管理侧重于数据的日常操作和维护，确保数据质量和可用性；而数据治理则涉及制定策略和标准，管理数据相关的风险和合规性。两者在目标和实施上存在差异，但相互融合可优化数据环境，提高数据价值。
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随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分，在数字化时代，数据管理与数据治理的重要性日益凸显，许多人对于数据管理与数据治理的区别与联系仍存在困惑，本文将深入剖析二者的区别，并探讨如何在实际工作中实现二者的融合。
数据管理与数据治理的区别
1、定义
数据管理：指在数据生命周期中，对数据进行规划、组织、存储、维护、共享、备份和恢复等一系列活动的总和，数据管理关注的是数据本身，包括数据的获取、存储、处理、分析等。
数据治理：指在数据生命周期中，对数据质量、数据安全、数据合规、数据标准等方面进行管理和监督的一系列活动的总和，数据治理关注的是数据的管理，包括数据策略、数据政策、数据规范、数据流程等。
2、目标
数据管理：旨在提高数据质量和数据利用率，确保数据的安全性和可靠性，满足业务需求。
数据治理：旨在确保数据质量、数据安全和合规性，提高数据资产的价值，推动业务创新。
3、范围
数据管理：主要涉及数据生命周期中的各个环节，如数据采集、存储、处理、分析等。
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数据治理：主要涉及数据质量、数据安全、数据合规、数据标准等方面，贯穿数据生命周期。
4、关注点
数据管理：关注数据本身，如数据质量、数据格式、数据存储等。
数据治理：关注数据管理，如数据策略、数据政策、数据规范、数据流程等。
数据管理与数据治理的融合
1、制定统一的数据战略
数据管理者和数据治理者应共同制定统一的数据战略，明确数据管理的目标、范围和重点，确保数据管理工作的有序进行。
2、建立数据治理体系
数据管理者和数据治理者应共同建立数据治理体系，包括数据政策、数据规范、数据流程等，确保数据质量、数据安全和合规性。
3、强化数据质量管理
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数据管理者和数据治理者应共同关注数据质量，通过数据清洗、数据校验、数据监控等手段，提高数据质量。
4、加强数据安全防护
数据管理者和数据治理者应共同加强数据安全防护，制定数据安全策略，确保数据安全。
5、促进数据共享与协作
数据管理者和数据治理者应共同促进数据共享与协作，打破数据孤岛，提高数据利用率。
数据管理与数据治理是数字化时代企业发展的基石，在实际工作中，数据管理者和数据治理者应明确二者的区别与联系，共同推动数据管理工作的深入开展，通过制定统一的数据战略、建立数据治理体系、强化数据质量管理、加强数据安全防护和促进数据共享与协作，实现数据管理与数据治理的深度融合，为企业创造更大的价值。
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