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在信息化时代，数据已成为企业的重要资产，为了有效利用数据，企业纷纷建立了数据治理与数据管理机制，许多人对这两个概念的理解存在模糊，甚至将其混为一谈，本文将从数据治理与数据管理的目标、实施路径等方面进行深入剖析，帮助读者理清两者之间的本质区别。
数据治理与数据管理的目标
1、数据治理
数据治理旨在确保数据质量和数据安全，实现数据资产的价值最大化，具体目标包括：
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（1）建立数据管理体系，明确数据管理的职责、流程和规范；
（2）制定数据质量标准，提高数据准确性、完整性和一致性；
（3）加强数据安全管理，防范数据泄露、篡改等风险；
（4）推动数据共享和交换，促进业务协同与创新。
2、数据管理
数据管理侧重于数据的日常运营，确保数据能够满足业务需求，具体目标包括：
（1）建立数据仓库，整合企业内部数据资源；
（2）实现数据标准化，提高数据质量和可用性；
（3）优化数据存储、处理和传输，降低数据存储成本；
（4）提供数据分析和挖掘服务，支持业务决策。
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数据治理与数据管理的实施路径
1、数据治理
（1）建立数据治理组织架构，明确各部门在数据治理中的职责；
（2）制定数据治理策略，包括数据质量、安全、共享等方面；
（3）开展数据治理培训，提高员工的数据治理意识；
（4）建立数据治理工具和平台，实现数据治理自动化。
2、数据管理
（1）建立数据仓库，实现数据资源的整合；
（2）制定数据标准，规范数据命名、格式等；
（3）优化数据存储和传输，提高数据访问速度；
（4）开展数据分析和挖掘，为业务决策提供支持。
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数据治理与数据管理的区别
1、目标差异
数据治理关注数据资产的价值最大化，强调数据质量、安全、共享等方面；而数据管理侧重于满足业务需求，关注数据的日常运营。
2、实施路径差异
数据治理从组织架构、策略、培训等方面入手，实现数据治理的全面覆盖；数据管理则从数据仓库、标准、存储等方面入手，确保数据能够满足业务需求。
3、关注点差异
数据治理关注数据资产的整体价值，包括数据质量、安全、共享等方面；数据管理关注数据在日常运营中的具体应用，如存储、处理、分析等。
数据治理与数据管理在目标、实施路径和关注点等方面存在本质区别，企业在进行数据管理时，应充分认识到两者之间的差异，根据自身需求制定合适的数据治理与数据管理策略，以实现数据价值的最大化。
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