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随着大数据时代的到来，数据已经成为企业、政府和社会组织的重要资产，数据治理和数据管理作为数据管理的重要环节，二者之间既有区别又有联系，本文从融合与发展的视角，对数据治理与数据管理的区别与联系进行探讨。
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数据治理与数据管理的区别
1、概念界定
数据治理（Data Governance）是指对数据资源进行规划、组织、实施、监督和评估的过程，旨在确保数据质量、安全、合规和有效利用，数据治理强调的是数据全生命周期的管理，包括数据采集、存储、处理、分析、应用等各个环节。
数据管理（Data Management）是指对数据资源进行规划、组织、实施、监督和评估的过程，旨在确保数据质量、安全、合规和有效利用，数据管理侧重于对数据的日常运营和管理，关注数据的存储、维护、备份和恢复等环节。
2、目标与范围
数据治理的目标是确保数据质量、安全、合规和有效利用，实现数据资源的最大化价值，其范围涵盖数据全生命周期，包括数据战略、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据合规等方面。
数据管理的目标是为业务提供高质量、高效的数据服务，满足业务需求，其范围主要涉及数据的日常运营和管理，包括数据存储、维护、备份和恢复等环节。
3、组织架构与职责
数据治理的组织架构较为复杂，涉及多个部门，如信息技术部门、业务部门、法务部门等，数据治理的职责包括制定数据治理政策、标准和流程，监督数据治理的实施，评估数据治理效果等。
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数据管理的组织架构相对简单，主要由信息技术部门负责，数据管理的职责包括数据存储、维护、备份和恢复等。
数据治理与数据管理的联系
1、目标一致性
数据治理和数据管理的目标都是为了确保数据质量、安全、合规和有效利用，实现数据资源的最大化价值，二者在目标上具有一致性。
2、范围互补性
数据治理和数据管理在范围上具有互补性，数据治理关注数据全生命周期的管理，而数据管理侧重于数据的日常运营和管理，二者共同构成了数据管理的完整体系。
3、组织协同性
数据治理和数据管理在组织上具有协同性，数据治理需要多个部门的参与和协作，而数据管理则由信息技术部门负责，二者相互支持，共同推动数据管理工作的开展。
融合与发展的视角
1、数据治理与数据管理的融合
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数据治理和数据管理在实践过程中逐渐融合，形成了数据治理与数据管理的融合模式，在这种模式下，数据治理和数据管理相互渗透，共同推动数据管理工作的开展。
2、数据治理与数据管理的发展
随着大数据、人工智能等技术的不断发展，数据治理和数据管理也在不断演进，数据治理和数据管理将更加注重以下几个方面：
（1）数据治理与业务融合，实现数据驱动业务发展；
（2）数据治理与技术创新，提升数据治理和数据管理的智能化水平；
（3）数据治理与法规合规，确保数据治理和数据管理符合法律法规要求。
数据治理与数据管理作为数据管理的重要环节，二者既有区别又有联系，在融合与发展的视角下，数据治理与数据管理将相互促进，共同推动数据管理工作的深入开展，企业、政府和社会组织应充分认识数据治理与数据管理的重要性，加强数据治理与数据管理，以实现数据资源的最大化价值。
标签： #数据治理与数据管理的区别与联系
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