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随着大数据时代的到来，数据已经成为企业和社会发展的重要资源，数据治理作为数据管理的高级阶段，逐渐成为业界关注的焦点，有人认为，数据治理是对数据管理的再管理，这种观点是否正确？本文将从数据治理与数据管理的区别、数据治理的重要性以及数据治理的实践意义等方面进行分析，以期为数据治理的发展提供参考。
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数据治理与数据管理的区别
1、数据管理
数据管理是指对数据资源进行规划、组织、存储、处理、保护和利用的一系列活动，它关注的是数据的质量、安全、完整性、一致性等方面，以确保数据的有效使用。
2、数据治理
数据治理是在数据管理的基础上，对数据资源进行战略规划、决策、监督和执行的一系列活动，它关注的是数据资产的价值、风险和合规性，以确保数据资源的合理利用。
从定义上看，数据治理是对数据管理的深化与提升，而非简单的再管理，数据治理在数据管理的基础上，引入了战略规划、决策、监督和执行等环节，使数据管理更加系统化、规范化。
数据治理的重要性
1、提升数据质量
数据治理通过对数据生命周期进行管理，确保数据在采集、存储、处理、分析等环节的质量，提高数据准确性、完整性、一致性，为业务决策提供可靠依据。
2、降低数据风险
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数据治理关注数据合规性、安全性和隐私保护，有效降低数据泄露、篡改等风险，保障企业利益。
3、提高数据利用效率
数据治理通过优化数据流程、整合数据资源，提高数据利用效率，为企业创造更多价值。
4、适应监管要求
随着数据相关法律法规的不断完善，企业需要遵循相关要求，数据治理有助于企业合规经营。
数据治理的实践意义
1、建立数据治理体系
企业应建立健全数据治理体系，明确数据治理目标、组织架构、职责分工等，确保数据治理工作有序开展。
2、制定数据治理策略
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根据企业实际需求，制定数据治理策略，包括数据质量、安全、合规等方面的要求。
3、加强数据治理工具和技术应用
借助数据治理工具和技术，实现数据治理工作的自动化、智能化，提高治理效率。
4、培养数据治理人才
加强数据治理人才培养，提高企业内部数据治理能力。
数据治理并非简单的再管理，而是在数据管理的基础上，对数据资源进行战略规划、决策、监督和执行，以提升数据质量、降低数据风险、提高数据利用效率、适应监管要求，在数据时代，企业应重视数据治理，以实现可持续发展。
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