本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业最宝贵的资产之一，如何有效地管理、治理数据，使其发挥最大价值，成为企业数字化转型过程中的关键问题，本文将深入探讨数据管理、数据治理的区别与联系，以期为我国企业数据价值的守护提供有益借鉴。
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数据管理的概念及特点
数据管理是指对数据资源进行规划、组织、存储、维护、利用和保护的一系列活动，其主要特点如下：
1、目标明确：数据管理的核心目标是确保数据质量、安全、合规，提高数据利用效率。
2、过程规范：数据管理涉及数据采集、存储、处理、分析、应用等各个环节，需要建立规范的工作流程。
3、技术支持：数据管理需要借助各种技术手段，如数据库、数据仓库、大数据平台等，以提高数据管理效率。
4、人员保障：数据管理需要配备专业的数据管理人员，负责数据管理工作的实施和监督。
数据治理的概念及特点
数据治理是指对企业数据资产进行全面管理，确保数据质量、安全、合规，提高数据价值的系列活动，其主要特点如下：
1、全局性：数据治理涉及企业各个部门、各个层级，具有全局性。
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2、长期性：数据治理是一个持续的过程，需要长期投入和努力。
3、法规性：数据治理需要遵循国家法律法规、行业标准和企业内部规定。
4、技术驱动：数据治理需要借助先进的技术手段，如数据质量监测、数据安全防护等。
数据管理、数据治理的区别与联系
1、范围不同：数据管理侧重于数据日常操作层面的管理，如数据采集、存储、处理等；数据治理则侧重于对数据资产进行全面管理，包括数据质量、安全、合规等方面。
2、目标不同：数据管理的目标是确保数据质量、安全、合规，提高数据利用效率；数据治理的目标是提高数据价值，为企业创造更多效益。
3、职责不同：数据管理人员负责数据日常操作层面的管理工作；数据治理人员则负责制定数据治理策略、组织数据治理项目、监督数据治理实施等。
4、联系：数据治理是数据管理的高级阶段，两者相辅相成，数据管理为数据治理提供基础，数据治理为数据管理提供方向和保障。
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企业数据价值的守护之道
1、建立数据治理体系：企业应建立完善的数据治理体系，明确数据治理目标、职责、流程等，确保数据治理工作有序开展。
2、提升数据质量：加强数据质量监控，从数据采集、存储、处理、分析等环节入手，提高数据质量。
3、强化数据安全：加强数据安全防护，确保数据不被非法获取、篡改、泄露等。
4、优化数据利用：充分挖掘数据价值，为企业决策提供有力支持。
5、培养专业人才：加强数据管理、数据治理人才队伍建设，为企业数据价值的守护提供人才保障。
数据管理和数据治理是企业数据价值守护的重要手段，企业应充分认识两者之间的区别与联系，结合自身实际情况，制定有效的数据管理、数据治理策略，以实现数据价值的最大化。
标签： #数据管理 数据治理 区别
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