本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据已经成为企业、政府、科研机构等各个领域的重要资产，如何有效管理和治理数据，已经成为当下亟待解决的问题，数据治理与数据管理作为数据管理领域的两个重要概念，它们既有区别又有联系，本文将从内涵、区别与联系三个方面对数据治理与数据管理进行深入探讨。
内涵
1、数据治理
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数据治理是指通过建立一套完整的数据管理体系，对数据从产生、存储、处理、传输到应用等各个环节进行有效管理，确保数据质量、安全、合规，提高数据价值，数据治理涉及数据生命周期管理、数据质量、数据安全、数据合规、数据质量评估等多个方面。
2、数据管理
数据管理是指对数据资源进行有效组织、规划、控制和利用，以提高数据质量和数据价值，数据管理主要包括数据资源管理、数据质量管理、数据安全管理、数据合规管理等方面，数据管理是数据治理的基础，为数据治理提供支持。
区别
1、目标不同
数据治理的目标是确保数据质量、安全、合规，提高数据价值，而数据管理的目标是提高数据质量和数据价值。
2、范围不同
数据治理涉及数据生命周期管理、数据质量、数据安全、数据合规、数据质量评估等多个方面，范围较广，数据管理主要关注数据资源管理、数据质量管理、数据安全管理、数据合规管理等方面，范围相对较窄。
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3、层次不同
数据治理是战略层面的工作，需要高层领导的支持和参与，数据管理是战术层面的工作，主要由数据管理人员负责。
4、关注点不同
数据治理关注数据整体价值，包括数据质量、安全、合规等方面，数据管理关注数据的具体应用，如数据资源、数据质量、数据安全等。
联系
1、数据治理是数据管理的高级阶段
数据治理是在数据管理的基础上，对数据资源进行更全面、更深入的管理，数据治理是对数据管理工作的升华和拓展。
2、数据治理与数据管理相互依存
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数据治理为数据管理提供战略指导和方向，数据管理为数据治理提供具体实施路径和方法，两者相互依存，共同推动数据管理工作的开展。
3、数据治理与数据管理相互促进
数据治理能够提高数据质量、安全、合规，为数据管理提供更好的数据资源，数据管理能够有效利用数据资源，提高数据价值，为数据治理提供更好的支持。
数据治理与数据管理作为数据管理领域的两个重要概念，它们既有区别又有联系，在当前大数据时代，我们需要充分认识两者的内涵、区别与联系，以更好地开展数据管理工作，为企业、政府、科研机构等各个领域的发展提供有力支持。
标签： #数据治理与数据管理的区别与联系
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