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数据治理是对数据管理的再管理吗英语,数据治理,超越传统数据管理的深度探索

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本文目录导读:

  1. 数据治理的概念
  2. 数据治理与传统数据管理的异同
  3. 数据治理的价值

随着大数据时代的到来,数据已成为企业的重要资产,如何在海量数据中挖掘价值、保障数据安全、实现数据合规,成为企业面临的重大挑战,数据治理作为一种新型的数据管理方式,逐渐受到广泛关注,数据治理是否可以看作是对传统数据管理的再管理呢?本文将从数据治理的概念、与传统数据管理的异同、数据治理的价值等方面进行探讨。

数据治理的概念

数据治理是指通过制定和执行一系列策略、流程和规范,确保数据质量、安全、合规、可访问、可审计,从而为企业创造价值的过程,数据治理的核心目标是提升数据价值,降低数据风险,实现数据资源的优化配置。

数据治理与传统数据管理的异同

1、指导思想

传统数据管理侧重于数据的技术性管理,如数据存储、备份、恢复等,而数据治理强调数据的价值管理,关注数据质量、安全、合规等方面。

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2、管理对象

传统数据管理主要针对数据本身,如数据存储、数据备份等,数据治理则涵盖了数据生命周期中的各个环节,包括数据采集、存储、处理、分析、应用等。

3、管理方式

传统数据管理主要依靠技术手段,如数据库、数据仓库等,数据治理则强调人、技术、流程、制度的综合运用,形成一套完整的治理体系。

4、价值导向

传统数据管理以技术为导向,注重数据的技术性,数据治理则以价值为导向,关注数据如何为企业创造价值。

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数据治理的价值

1、提升数据质量

数据治理通过规范数据采集、存储、处理等环节,确保数据质量,为后续数据分析、应用提供可靠依据。

2、保障数据安全

数据治理通过建立数据安全体系,确保数据在存储、传输、处理等环节的安全,降低数据泄露、篡改等风险。

3、实现数据合规

数据治理遵循国家相关法律法规,确保数据采集、存储、应用等环节的合规性,降低企业法律风险。

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4、提高数据利用率

数据治理通过优化数据资源配置,提高数据利用率,为业务创新提供有力支持。

5、促进数据共享

数据治理打破数据孤岛,实现数据在不同部门、不同业务间的共享,提高企业整体运营效率。

数据治理并非简单地对传统数据管理的再管理,而是对其进行了深度拓展和提升,在当前大数据时代,数据治理已成为企业实现数据价值、降低数据风险的重要手段,企业应重视数据治理,构建完善的治理体系,以实现数据资源的优化配置,为企业创造更大的价值。

标签: #数据治理是对数据管理的再管理吗

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