本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据已成为企业、政府和社会各界的重要资产，数据管理（Data Management）和数据治理（Data Governance）作为数据管理的重要组成部分，日益受到关注，二者在概念、目标和实施方式上存在差异，本文将从数据治理与数据管理的定义、区别、联系等方面进行深入探讨。
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数据治理与数据管理的定义
1、数据治理
数据治理是指通过制定数据战略、建立数据管理体系、规范数据操作流程，确保数据质量、安全、合规，提高数据价值，从而实现企业或组织数据资产的最优化利用。
2、数据管理
数据管理是指对数据生命周期进行全过程的规划、组织、控制、维护和优化，确保数据质量、安全、合规，提高数据利用率，以满足业务需求。
数据治理与数据管理的区别
1、目标不同
数据治理侧重于数据资产的规划、管理和优化，以实现数据价值的最大化，而数据管理则侧重于数据生命周期的全流程管理，确保数据质量、安全、合规。
2、关注点不同
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数据治理关注数据资产的管理、规划和优化，强调数据质量、安全、合规，数据管理关注数据生命周期的全流程，包括数据采集、存储、处理、分析、应用等环节。
3、实施方式不同
数据治理通常需要跨部门、跨层级协同，涉及数据治理政策、制度、流程、技术等多个方面，数据管理则更注重具体的数据操作，如数据采集、存储、处理等。
4、侧重点不同
数据治理侧重于数据资产的管理和优化，强调数据价值的挖掘，数据管理侧重于数据生命周期的全流程管理，确保数据质量、安全、合规。
数据治理与数据管理的联系
1、目标一致
数据治理和数据管理的目标都是为了提高数据价值，满足业务需求。
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2、互为补充
数据治理是数据管理的重要组成部分，数据管理是数据治理的具体实施手段。
3、共同发展
随着大数据时代的到来，数据治理和数据管理将相互促进，共同发展。
数据治理与数据管理在概念、目标和实施方式上存在差异，但二者互为补充，共同服务于数据价值的最大化，在实施过程中，企业或组织应根据自身需求，合理规划数据治理和数据管理，以实现数据资产的优化利用。
数据治理和数据管理是大数据时代企业或组织不可或缺的管理手段，通过对数据治理与数据管理的深入理解，有助于企业或组织更好地发挥数据价值，提升核心竞争力。
标签： #数据管理 数据治理 区别
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