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在当今数字化时代，数据已经成为企业、组织乃至个人最重要的资产之一，如何有效地管理和利用这些数据，已经成为众多企业和组织面临的重要课题，数据治理，作为对数据管理的一种再管理，旨在通过行使权力，确保数据质量和安全性，实现数据价值的最大化，数据治理是否可以看作是对数据管理的再管理呢？本文将从数据治理的概念、目的以及与数据管理的关系等方面进行探讨。
数据治理的概念
数据治理是指一套规范、程序和方法，用于确保数据在整个生命周期中的质量、安全性、合规性和有效性，它包括数据质量管理、数据安全管理、数据合规管理、数据生命周期管理等多个方面，数据治理的目标是使数据成为组织决策的有力支持，提高组织的竞争力。
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数据治理的目的
1、提高数据质量：通过数据治理，可以确保数据的一致性、准确性、完整性和可靠性，为组织决策提供可靠的数据基础。
2、保障数据安全：数据治理有助于防范数据泄露、篡改等安全风险，保护组织利益。
3、符合法律法规：数据治理有助于组织遵守国家相关法律法规，降低合规风险。
4、提高数据利用率：通过数据治理，可以促进数据共享和协作，提高数据利用率。
数据治理与数据管理的关系
1、数据治理是对数据管理的再管理：数据治理是在数据管理的基础上，对数据管理进行深化和提升，数据管理关注的是数据的日常运营，而数据治理则关注数据在组织内部的全面管理。
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2、数据治理行使权力：数据治理涉及对数据的管理、监督、控制和优化，需要行使一定的权力，这些权力包括数据所有权、数据访问权、数据修改权等，通过行使这些权力，确保数据治理的有效实施。
3、数据治理与数据管理相互促进：数据治理与数据管理是相辅相成的，数据管理为数据治理提供基础，而数据治理则推动数据管理向更高层次发展。
数据治理的实施
1、建立数据治理组织架构：明确数据治理的职责和分工，确保数据治理工作的顺利开展。
2、制定数据治理政策和标准：制定数据治理相关政策和标准，规范数据管理行为。
3、加强数据质量管理：通过数据清洗、数据集成、数据监控等手段，提高数据质量。
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4、强化数据安全防护：加强数据安全防护，防范数据泄露、篡改等风险。
5、优化数据生命周期管理：对数据生命周期进行全流程管理，确保数据在整个生命周期中的合规性。
数据治理是对数据管理的再管理，它通过行使权力，确保数据质量和安全性，实现数据价值的最大化，在数字化时代，数据治理已经成为企业和组织不可或缺的一部分，对于提高组织竞争力具有重要意义。
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