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随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业、政府、科研等各个领域的重要资产，在数据规模日益庞大的背景下，如何有效地对数据进行管理、治理，已成为一个亟待解决的问题，有人认为，数据治理是对数据管理的再管理，本文将从数据治理的定义、内涵以及与数据管理的关系等方面进行分析，探讨数据治理是否是对数据管理的再管理。
数据治理的定义与内涵
1、数据治理的定义
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数据治理是指通过制定、执行和监督一系列政策、流程、标准和规范，确保数据资产的安全、可靠、合规、有效和可持续利用的过程，它涵盖了数据生命周期管理的各个环节，包括数据采集、存储、处理、分析、共享、应用等。
2、数据治理的内涵
（1）数据安全：确保数据资产不被非法获取、篡改、泄露，保护企业、政府、科研等各个领域的合法权益。
（2）数据质量：提高数据准确性、一致性、完整性、实时性和可用性，为业务决策提供可靠依据。
（3）数据合规：遵守相关法律法规、政策、标准，确保数据资产在合规的前提下使用。
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（4）数据共享：打破数据孤岛，实现数据资源的共享与交换，提高数据利用率。
（5）数据价值：挖掘数据资产的价值，为业务创新、决策支持、风险控制等提供有力支撑。
数据治理与数据管理的关系
1、数据治理是对数据管理的深化
数据治理是对数据管理的一种深化和提升，在数据管理阶段，主要关注数据的采集、存储、处理、分析等基本环节，而数据治理在此基础上，更加注重数据资产的全生命周期管理，强调数据的安全、质量、合规、共享和价值。
2、数据治理是对数据管理的再管理
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（1）数据治理强调权力行使，在数据治理过程中，需要明确数据治理的组织架构、职责分工、权限管理等方面，确保数据治理的有效实施，这与数据管理阶段相比，更加注重权力行使和责任落实。
（2）数据治理强调规范与标准，数据治理需要制定一系列政策、流程、标准和规范，对数据管理进行指导和约束，这与数据管理阶段相比，更加注重规范化和标准化。
（3）数据治理强调持续改进，数据治理是一个动态、持续的过程，需要不断优化和完善，这与数据管理阶段相比，更加注重持续改进和优化。
数据治理可以看作是对数据管理的再管理，它不仅深化了数据管理的内涵，还强调了权力行使、规范与标准以及持续改进等方面，在数据时代，数据治理对于提高数据资产的价值、推动业务发展具有重要意义，企业、政府、科研等各个领域应重视数据治理，加强数据治理体系建设，为数据资产的保值增值奠定坚实基础。
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