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随着大数据时代的到来，数据已成为企业发展的核心竞争力，数据治理与数据管理作为数据管理的重要组成部分，在企业数据应用中扮演着至关重要的角色，本文将从数据治理与数据管理的定义、区别、联系等方面进行探讨，旨在为我国企业构建高效数据生态提供有益借鉴。
数据治理与数据管理的定义
1、数据治理
数据治理是指对企业数据进行全面、系统、规范的规划、组织、控制、优化和监督，以确保数据质量、安全、合规，提高数据价值的过程，数据治理涵盖数据生命周期管理的各个环节，包括数据采集、存储、处理、分析、应用、归档和销毁等。
2、数据管理
数据管理是指对数据资源进行有效组织、整合、利用和保护的过程，以提高数据质量和价值，数据管理主要包括数据质量管理、数据安全管理、数据标准化、数据生命周期管理等。
数据治理与数据管理的区别
1、目标不同
数据治理的目标是确保数据质量、安全、合规，提高数据价值，数据管理则侧重于提高数据质量、保护数据安全、实现数据价值最大化。
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2、范围不同
数据治理的范围更广，涵盖数据生命周期管理的各个环节，数据管理则主要关注数据资源的组织、整合、利用和保护。
3、关注点不同
数据治理关注点在于数据治理体系的构建、数据治理策略的制定和数据治理实践的落实，数据管理关注点在于数据资源的整合、数据质量的提升和数据价值的挖掘。
4、方法不同
数据治理方法包括数据治理体系构建、数据治理策略制定、数据治理实践等，数据管理方法包括数据质量管理、数据安全管理、数据标准化、数据生命周期管理等。
数据治理与数据管理的联系
1、目标一致性
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数据治理与数据管理均以提高数据质量、保护数据安全、实现数据价值最大化为目标，两者相辅相成。
2、范围互补性
数据治理涵盖数据生命周期管理的各个环节，而数据管理则关注数据资源的组织、整合、利用和保护，两者在范围上具有互补性。
3、方法相互支持
数据治理与数据管理在方法上相互支持，数据治理为数据管理提供体系保障，数据管理则为数据治理提供实践支撑。
数据治理与数据管理是企业数据管理的重要组成部分，两者既有区别又有联系，在构建高效数据生态的过程中，企业应充分认识数据治理与数据管理的重要性，将两者有机结合，实现数据价值的最大化，随着大数据时代的不断发展，数据治理与数据管理将面临更多挑战，企业需不断优化数据治理与数据管理策略，以适应新的发展需求。
标签： #数据治理与数据管理的区别
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