本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据已成为企业、政府、科研机构等各领域的核心竞争力，如何有效地管理和治理数据，成为了一个亟待解决的问题，本文将从数据管理和数据治理的定义、区别、联系等方面进行深入剖析，以期帮助读者更好地理解两者之间的关系。
数据管理
1、定义
数据管理是指对数据资源进行规划、组织、存储、维护、使用、共享等一系列活动的总称，其核心目标是确保数据的可用性、完整性和安全性，以满足各类业务需求。
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（1）数据规划：根据业务需求，对数据进行分类、梳理、规划，确保数据资源的合理配置。
（2）数据组织：对数据进行结构化、标准化，方便存储、查询和共享。
（3）数据存储：采用合适的存储技术，保障数据的安全、可靠和高效。
（4）数据维护：对数据进行定期检查、修复、更新，确保数据质量。
（5）数据使用：提供数据查询、分析、挖掘等服务，支持各类业务决策。
（6）数据共享：打破数据孤岛，实现数据资源的互联互通。
数据治理
1、定义
数据治理是指对数据资源进行战略规划、政策制定、流程优化、技术支持、组织保障等一系列活动的总称，其核心目标是确保数据质量、数据安全和数据合规，以支持业务发展和创新。
（1）战略规划：明确数据治理的战略目标、原则和路径，确保数据治理与业务发展相匹配。
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（2）政策制定：制定数据治理相关政策和规范，引导数据资源的合理利用。
（3）流程优化：优化数据采集、存储、处理、分析等环节的流程，提高数据治理效率。
（4）技术支持：采用先进的技术手段，保障数据治理的实施效果。
（5）组织保障：建立健全数据治理组织架构，明确职责分工，确保数据治理工作顺利开展。
数据管理与数据治理的区别
1、目标不同
数据管理的目标是确保数据的可用性、完整性和安全性，以满足各类业务需求；而数据治理的目标是确保数据质量、数据安全和数据合规，以支持业务发展和创新。
2、范围不同
数据管理主要关注数据资源的日常运营和维护；而数据治理则涵盖数据资源的全生命周期，包括战略规划、政策制定、流程优化、技术支持、组织保障等方面。
3、方法不同
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数据管理侧重于技术手段的应用，如数据存储、处理、分析等；而数据治理则强调制度建设、流程优化、组织保障等。
数据管理与数据治理的联系
1、数据治理是数据管理的升华
数据治理是数据管理的高级阶段，是对数据管理理念、方法、工具的深化和拓展。
2、数据管理是数据治理的基础
数据治理的有效实施需要数据管理的支撑，如数据质量、数据安全等方面。
数据管理和数据治理是相辅相成的两个概念，它们在目标、范围、方法等方面存在差异，但又相互联系，在大数据时代，企业、政府、科研机构等各领域应重视数据管理和数据治理，以实现数据资源的最大化价值。
标签： #数据管理 数据治理 区别是什么
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