数据治理和数据建设是数据管理中的两个重要方面。数据治理侧重于制定规则、标准和流程，确保数据质量和安全；数据建设则聚焦于数据采集、存储和整合。两者相辅相成，治理为建设提供保障，建设为治理提供物质基础。理解二者异同，有助于实现数据管理的有效融合。
本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据已经成为企业和社会发展的重要资源，数据治理和数据建设作为数据管理的重要组成部分，备受关注，两者之间既有区别又有联系，本文将从两者的概念、目标、方法等方面进行深入剖析，以期为我国数据管理提供有益借鉴。
数据治理与数据建设的概念
1、数据治理
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数据治理是指通过制定数据政策、规范、标准和流程，确保数据质量、安全、合规、可用和共享的一系列管理活动，数据治理旨在提高数据资产的价值，降低数据风险，促进数据资源的合理利用。
2、数据建设
数据建设是指通过采集、存储、处理、分析和应用等环节，构建和完善数据体系的过程，数据建设旨在实现数据资源的有效整合、优化和利用，为企业和社会提供有价值的数据服务。
数据治理与数据建设的区别
1、目标不同
数据治理的目标是确保数据质量、安全、合规、可用和共享，降低数据风险，提高数据资产的价值，而数据建设的目标是构建和完善数据体系，实现数据资源的有效整合、优化和利用。
2、范围不同
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数据治理涉及数据管理的各个环节，包括数据采集、存储、处理、分析、应用等，数据建设则侧重于数据体系的构建和完善，关注数据资源的整合、优化和利用。
3、方法不同
数据治理采用的管理方法包括制定数据政策、规范、标准和流程，建立数据治理组织架构，实施数据质量监控等，数据建设则采用的技术方法包括数据采集、存储、处理、分析、应用等。
数据治理与数据建设的联系
1、相互依存
数据治理和数据建设是相辅相成的，数据治理为数据建设提供规范和保障，数据建设为数据治理提供物质基础。
2、共同推进
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数据治理和数据建设共同推动数据资源的有效利用，提高数据资产的价值，降低数据风险。
3、互为支撑
数据治理和数据建设在实施过程中相互支撑，相互促进，共同推动我国数据管理水平的提升。
数据治理和数据建设是大数据时代下数据管理的重要组成部分，两者之间既有区别又有联系，在实际工作中，我们要充分认识两者的关系，把握其特点，实现数据治理与数据建设的有机结合，为我国数据管理事业贡献力量。
标签： #数据治理策略
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