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随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业、政府和社会的重要资产，如何有效管理和利用数据，成为各行各业关注的焦点，在此背景下，数据治理的概念应运而生，有人认为数据治理是对数据管理的再管理，也有人持不同观点，本文将从数据治理的定义、与数据管理的区别以及其必要性等方面进行分析，以揭示数据治理的本质。
数据治理的定义
数据治理是指通过制定、执行和监督数据管理策略、流程和规范，确保数据质量和安全，提高数据利用效率，为组织提供数据资产价值的过程，数据治理涉及数据采集、存储、处理、分析和应用等各个环节，旨在实现数据全生命周期的规范化管理。
数据治理与数据管理的区别
1、范围不同
数据管理主要关注数据的技术层面，如数据存储、处理、传输等，其目的是保证数据质量和系统稳定性，而数据治理则从战略层面出发，涵盖数据管理、数据质量、数据安全、数据合规等多个方面，强调数据在组织中的价值。
2、目标不同
数据管理的目标是确保数据系统的正常运行，提高数据质量，数据治理的目标则是实现数据资产的价值最大化，为组织创造经济效益和社会效益。
3、责任主体不同
数据管理通常由IT部门负责，关注数据的技术实现，数据治理则由高层领导牵头，涉及多个部门，如业务部门、IT部门、法务部门等，强调跨部门协作。
数据治理是对数据管理的再管理吗？
从定义和区别来看，数据治理并非简单地对数据管理进行再管理，而是对数据管理的深化和拓展，具体表现在以下几个方面：
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1、数据治理强调数据资产的价值
数据治理将数据视为组织的重要资产，通过优化数据质量、提高数据利用率，实现数据资产的价值最大化，而数据管理更注重数据的技术实现，关注数据质量和系统稳定性。
2、数据治理关注数据全生命周期管理
数据治理覆盖数据采集、存储、处理、分析和应用等各个环节，实现数据全生命周期的规范化管理，数据管理则侧重于数据的技术实现，关注数据在特定环节的质量和稳定性。
3、数据治理强调跨部门协作
数据治理涉及多个部门，强调跨部门协作，共同推动数据治理工作的开展，而数据管理通常由IT部门负责，较少涉及其他部门。
数据治理的必要性
1、提高数据质量
数据治理通过规范数据采集、存储、处理等环节，提高数据质量，为组织提供可靠的数据基础。
2、降低数据风险
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数据治理关注数据安全，降低数据泄露、篡改等风险，保障组织利益。
3、提高数据利用率
数据治理通过优化数据结构和流程，提高数据利用率，为组织创造经济效益。
4、促进数据共享
数据治理推动数据在不同部门、不同系统之间的共享，提高组织协同效率。
数据治理并非简单地对数据管理进行再管理，而是对数据管理的深化和拓展，数据治理强调数据资产的价值、全生命周期管理和跨部门协作，对于提高数据质量、降低数据风险、提高数据利用率和促进数据共享具有重要意义，在信息时代，数据治理已成为组织实现数据资产价值的关键。
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