本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已成为国家战略资源，数据治理和数据管理作为数据生态圈的核心环节，其重要性日益凸显，本文旨在分析数据治理与数据管理的区别和联系，为我国数据治理体系建设提供参考。
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、实施和监督相关政策、流程、技术和工具，确保数据质量、安全、合规、可用，以支持组织战略目标的实现，数据治理涉及数据生命周期管理、数据质量管理、数据安全管理、数据合规管理等方面。
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2、数据管理
数据管理是指对组织内部数据资源进行有效组织、规划、控制和优化，以满足业务需求的过程，数据管理关注数据采集、存储、处理、分析、共享和利用等环节，旨在提高数据利用率，降低数据成本。
数据治理与数据管理的区别
1、目标不同
数据治理的目标是确保数据质量、安全、合规、可用，以支持组织战略目标的实现，数据管理的目标是提高数据利用率，降低数据成本，满足业务需求。
2、范围不同
数据治理涵盖了数据生命周期管理、数据质量管理、数据安全管理、数据合规管理等方面，范围较广，数据管理主要关注数据采集、存储、处理、分析、共享和利用等环节，范围相对较窄。
3、主体不同
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数据治理的主体是组织内部各部门、各层级，涉及数据治理委员会、数据治理团队等，数据管理的主体是数据管理部门或团队，负责数据管理工作的具体实施。
4、方法不同
数据治理采用的方法包括制定政策、流程、技术和工具，实施监督等，数据管理采用的方法包括数据采集、存储、处理、分析、共享和利用等。
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均以实现组织战略目标为最终目标，二者相辅相成。
2、范围互补
数据治理关注数据生命周期管理、数据质量管理、数据安全管理、数据合规管理等方面，数据管理关注数据采集、存储、处理、分析、共享和利用等环节，二者范围互补。
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3、主体协同
数据治理和数据管理的主体在实施过程中需要协同配合，共同推进数据治理体系建设。
4、方法融合
数据治理和数据管理的方法相互融合，如数据治理中的数据质量管理方法可以应用于数据管理中的数据采集、存储、处理等环节。
数据治理与数据管理是数据生态圈的核心环节，二者既有区别又有联系，在数据治理体系建设过程中，应充分认识二者的异同，发挥各自优势，实现数据治理与数据管理的协同发展，共同构建数据生态圈。
标签： #数据治理和数据管理
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