数据治理是对数据管理行使权力，数据治理，对数据管理权力行使的深化与拓展

本文目录导读：

1. 数据治理的定义
2. 数据治理与数据管理的区别
3. 数据治理的意义

随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业、政府、科研机构等各个领域的重要资产，数据治理作为数据管理的高级阶段，旨在通过优化数据管理流程、提高数据质量、确保数据安全等方面，对数据管理进行再管理，数据治理是否可以视为对数据管理的再管理呢？本文将从数据治理的定义、数据治理与数据管理的区别以及数据治理的意义等方面进行探讨。

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数据治理的定义

数据治理是指在组织内部，通过制定数据战略、建立数据管理体系、规范数据使用、加强数据安全管理等手段，对数据进行全面、系统、有序的管理，以确保数据质量、提高数据价值、保障数据安全的过程。

数据治理与数据管理的区别

1、目标不同

数据管理的目标是确保数据资源的有效利用，提高数据质量，降低数据成本；而数据治理的目标是通过对数据管理的再管理，实现数据资产的最大化价值，提升组织竞争力。

2、范围不同

数据管理主要关注数据生命周期、数据质量、数据安全等方面；而数据治理则涵盖了数据管理、数据治理、数据应用、数据服务等各个层面。

3、权力行使不同

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数据管理侧重于对数据资源的配置、使用和监督；而数据治理则强调对数据管理的权力行使，通过制定数据战略、建立数据管理体系、规范数据使用等手段，对数据管理进行再管理。

数据治理的意义

1、提高数据质量

数据治理通过对数据生命周期的全流程管理，确保数据质量，降低数据错误率，提高数据准确性。

2、提升数据价值

数据治理通过对数据资源的优化配置、挖掘和应用，提高数据价值，为组织决策提供有力支持。

3、保障数据安全

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数据治理通过对数据安全的全面管理，降低数据泄露、篡改等风险，保障组织利益。

4、提高组织竞争力

数据治理有助于组织建立数据驱动的决策文化，提升组织在市场竞争中的优势。

数据治理可以视为对数据管理的再管理，通过对数据管理的权力行使，数据治理实现了对数据资源的优化配置、数据质量的提升、数据价值的挖掘以及数据安全的保障，从而为组织创造更大的价值，在信息化时代，数据治理已成为企业、政府、科研机构等各个领域不可或缺的管理手段。

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