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随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分，数据治理与数据管理作为数据管理的两个重要方面，在企业信息化建设中扮演着至关重要的角色，二者在实际应用中常常被混淆，导致企业在数据管理方面出现诸多问题，本文将从本质区别入手，探讨数据治理与数据管理的融合之道。
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数据治理与数据管理的区别
1、定义上的区别
数据治理（Data Governance）是指对企业数据资源进行规范、优化、整合、保护和利用的过程，它关注于数据的管理、使用、共享和保护，旨在提高数据质量、降低数据风险，实现数据价值的最大化。
数据管理（Data Management）是指对企业数据资源进行规划、组织、存储、处理、分析和应用的过程，它关注于数据的生命周期管理，包括数据采集、存储、处理、分析和应用等环节，以确保数据的有效利用。
2、目标上的区别
数据治理的目标是确保数据质量、降低数据风险、提高数据价值，为业务决策提供有力支持，数据治理强调数据的合规性、安全性、一致性和可靠性。
数据管理的目标是实现数据的有效利用，提高业务效率，数据管理关注数据的完整性、准确性、一致性和可用性。
3、范围上的区别
数据治理的范围涵盖数据全生命周期，包括数据采集、存储、处理、分析和应用等环节，数据治理关注于数据质量、数据安全、数据合规等方面。
数据管理的范围主要涉及数据生命周期中的存储、处理、分析和应用等环节，数据管理关注于数据存储、数据集成、数据仓库、数据挖掘等方面。
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4、方法上的区别
数据治理采用规范化的方法，如制定数据治理策略、建立数据治理组织、实施数据治理流程等，数据治理强调数据治理体系的建设。
数据管理采用技术化的方法，如数据仓库、数据挖掘、大数据等技术，数据管理强调技术手段的应用。
数据治理与数据管理的融合之道
1、构建数据治理体系
企业应建立数据治理体系，明确数据治理的组织架构、职责分工、流程规范等，为数据管理提供有力保障。
2、实施数据质量管理
通过数据质量管理，提高数据质量，降低数据风险，数据质量管理包括数据质量评估、数据质量监控、数据质量改进等方面。
3、强化数据安全与合规
加强数据安全与合规管理，确保数据安全、可靠、合规，数据安全与合规管理包括数据加密、访问控制、审计等方面。
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4、优化数据管理流程
优化数据管理流程，提高数据利用效率，数据管理流程包括数据采集、存储、处理、分析和应用等环节。
5、引入大数据技术
利用大数据技术，实现数据的价值挖掘，大数据技术包括数据仓库、数据挖掘、机器学习等。
6、加强人才培养
培养具备数据治理与数据管理能力的人才，为数据治理与数据管理的实施提供人才保障。
数据治理与数据管理在企业信息化建设中具有不可替代的作用，通过深入理解二者本质区别，并积极探索融合之道，企业可以更好地发挥数据的价值，提升核心竞争力。
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