本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据已经成为企业和社会发展的重要资源，数据治理和数据管理作为数据管理的两大核心领域，其重要性日益凸显，数据治理旨在规范数据生命周期，确保数据质量、安全与合规；数据管理则关注数据价值的挖掘与利用，本文将从数据治理与数据管理的融合角度，探讨如何构建高效数据生态圈。
数据治理与数据管理的内涵
1、数据治理
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数据治理是指通过制定和实施一系列规范、流程和工具，对数据资源进行全生命周期的管理，确保数据质量、安全与合规，数据治理的核心目标是提高数据价值，降低数据风险，提升企业竞争力。
2、数据管理
数据管理是指对数据资源进行有效组织、存储、处理、分析和应用的过程，数据管理旨在实现数据资源的合理配置、高效利用，为业务决策提供有力支持。
数据治理与数据管理的融合
1、融合背景
数据治理与数据管理原本是两个独立的领域，但在大数据时代，两者逐渐融合，共同构建高效数据生态圈，融合的原因主要有以下几点：
（1）数据治理与数据管理在目标上具有一致性，两者都旨在提高数据价值，降低数据风险，提升企业竞争力。
（2）数据治理与数据管理在方法上具有互补性，数据治理侧重于规范数据生命周期，确保数据质量、安全与合规；数据管理则关注数据价值的挖掘与利用。
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（3）大数据时代对数据治理与数据管理提出了更高的要求，融合有助于企业应对数据量爆发式增长、数据类型多样化等挑战。
2、融合路径
（1）建立数据治理框架，数据治理框架应包括数据治理组织、数据治理流程、数据治理技术等方面，确保数据治理体系完整、高效。
（2）完善数据管理制度，数据管理制度应涵盖数据采集、存储、处理、分析和应用等环节，确保数据管理规范、有序。
（3）加强数据质量管理，数据质量管理是数据治理与数据管理融合的关键，企业应建立数据质量管理体系，对数据质量进行持续监控和改进。
（4）提升数据安全保障能力，数据安全保障能力是数据治理与数据管理融合的重要保障，企业应加强数据安全防护，确保数据安全。
（5）推动数据价值挖掘，数据治理与数据管理融合有助于企业挖掘数据价值，为企业决策提供有力支持。
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构建高效数据生态圈
1、优化数据治理体系，构建高效数据生态圈，首先需要优化数据治理体系，确保数据质量、安全与合规。
2、强化数据管理能力，提升数据管理能力，有助于企业实现数据资源的合理配置、高效利用。
3、创新数据应用模式，数据治理与数据管理融合，为企业创新数据应用模式提供了有力支撑。
4、培育数据人才队伍，数据人才是构建高效数据生态圈的关键，企业应加强数据人才培养，为数据生态圈发展提供人才保障。
5、营造良好数据文化，数据文化是构建高效数据生态圈的基础，企业应营造良好的数据文化氛围，激发员工数据创新意识。
数据治理与数据管理的融合是构建高效数据生态圈的关键，企业应从数据治理、数据管理、数据应用等方面入手，全面提升数据治理与数据管理能力，为我国大数据产业发展贡献力量。
标签： #数据治理 数据管理
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