本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据管理（Data Management）和数据治理（Data Governance）这两个概念越来越受到重视，它们在提升企业数据价值、保障数据安全等方面发挥着关键作用，很多人对这两个概念的理解存在模糊，甚至混淆，本文将从数据管理和数据治理的区别与联系出发，深入探讨它们在实践中的应用。
数据管理：秩序之源
数据管理主要关注数据的采集、存储、处理、分析、应用等环节，旨在确保数据的质量、一致性和可用性，以下是数据管理的几个关键点：
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1、数据采集：通过多种渠道收集数据，如内部数据库、外部数据源等。
2、数据存储：将采集到的数据存储在数据库、文件系统等存储设备中。
3、数据处理：对存储的数据进行清洗、转换、整合等操作，提高数据质量。
4、数据分析：利用统计、机器学习等方法，对数据进行挖掘和分析，为企业决策提供支持。
5、数据应用：将分析结果应用于实际业务场景，如市场分析、风险控制等。
数据管理强调的是数据的有序性、规范性和一致性，确保数据在整个生命周期中的可用性，通过数据管理，企业可以建立一套完善的数据体系，提高数据质量，降低数据风险。
数据治理：智慧之翼
数据治理则关注数据管理的全流程，包括数据管理、数据质量、数据安全、数据合规等方面，以下是数据治理的几个关键点：
1、数据质量：确保数据准确、完整、一致，提高数据可信度。
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2、数据安全：保护数据免受非法访问、篡改、泄露等风险。
3、数据合规：遵循相关法律法规，确保数据合规使用。
4、数据生命周期管理：对数据从采集、存储、处理、分析到应用的整个过程进行管理。
5、数据治理组织：建立数据治理组织架构，明确各部门职责，确保数据治理工作顺利开展。
数据治理强调的是数据的智慧性、合规性和可持续性，通过数据治理，企业可以构建一个完善的数据生态系统，提高数据价值，降低数据风险。
数据管理与数据治理的区别与联系
1、区别：
（1）关注点不同：数据管理关注数据全生命周期中的各个环节，而数据治理关注数据管理的全流程。
（2）目标不同：数据管理的目标是提高数据质量、降低数据风险，而数据治理的目标是确保数据合规、提高数据价值。
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（3）实施主体不同：数据管理主要由IT部门负责，而数据治理需要各部门共同参与。
2、联系：
（1）数据管理是数据治理的基础，数据治理为数据管理提供指导和支持。
（2）数据治理与数据管理相互促进，共同推动企业数据价值的提升。
数据管理和数据治理在实践中有密切的联系，它们共同构成了企业数据生态系统，企业应重视数据管理和数据治理，以提高数据价值、降低数据风险，实现可持续发展。
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