本文目录导读：
在当今数字化时代，数据已成为企业、政府及各个行业发展的核心资产，数据治理和数据建设作为数据管理的重要组成部分，二者既有区别，又有联系，本文将从数据治理和数据建设的定义、区别及内在联系等方面进行探讨。
数据治理与数据建设的定义
1、数据治理
数据治理是指通过制定、实施和监督一系列数据管理策略、流程和规范，确保数据质量、安全、合规和可用性，以支持组织战略目标实现的过程，数据治理涉及数据全生命周期，包括数据采集、存储、处理、分析、共享和应用等环节。
2、数据建设
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数据建设是指通过数据采集、整合、清洗、存储、分析等手段，构建起满足组织需求的数据体系，为组织提供数据支持和决策依据的过程，数据建设侧重于数据的获取、处理和应用，以提高数据质量和价值。
数据治理与数据建设的区别
1、关注点不同
数据治理关注的是数据质量、安全、合规和可用性，强调对数据的整体管理；而数据建设关注的是数据的获取、处理和应用，侧重于数据体系的构建。
2、目的不同
数据治理的目的是确保数据在组织内部的合理使用，保障数据安全、合规，提高数据质量；数据建设的目的是为组织提供数据支持和决策依据，提高组织运营效率。
3、实施主体不同
数据治理的实施主体包括组织内部的数据管理部门、IT部门、业务部门等，需要各部门共同参与；数据建设的实施主体主要是数据管理部门和IT部门，业务部门参与较少。
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4、实施流程不同
数据治理的流程包括制定数据治理策略、建立数据治理组织架构、制定数据治理规范、监督执行等；数据建设的流程包括数据采集、整合、清洗、存储、分析等。
数据治理与数据建设的内在联系
1、相互促进
数据治理和数据建设是相辅相成的，数据治理为数据建设提供基础和保障，数据建设则推动数据治理的深入实施。
2、数据质量保障
数据治理通过制定数据质量标准、规范数据采集、存储、处理等环节，确保数据质量，为数据建设提供高质量的数据资源。
3、数据安全与合规
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数据治理关注数据安全与合规，确保数据在组织内部的合理使用，为数据建设提供安全、合规的数据环境。
4、数据共享与协作
数据治理推动数据共享和协作，为数据建设提供数据资源，提高数据应用效率。
数据治理和数据建设在数字化时代具有重要意义，了解二者之间的区别与联系，有助于组织更好地实施数据管理，提高数据价值，助力组织实现战略目标。
标签： #数据治理和数据建设的区别
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