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随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业、政府和社会组织的重要资产，数据治理与数据管理作为数据管理的重要环节，对于提升数据质量、保障数据安全、实现数据价值具有重要意义，本文旨在探讨数据治理与数据管理的关系，分析两者之间的协同发展、互为支撑的关系，以期为我国数据管理实践提供理论指导。
数据治理与数据管理的内涵
1、数据治理
数据治理是指对数据生命周期进行全过程的规划、组织、控制、监督和评估，以确保数据质量、数据安全、数据合规和数据处理效率，数据治理的核心内容包括数据质量管理、数据安全管理、数据合规管理、数据治理组织架构和数据治理流程。
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2、数据管理
数据管理是指对数据进行有效组织、存储、处理、分析和应用，以满足各类业务需求，数据管理的核心内容包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用。
数据治理与数据管理的关系
1、数据治理是数据管理的基础
数据治理是数据管理的前提和基础，为数据管理提供规范、标准和流程，只有通过数据治理，才能确保数据质量、数据安全和数据合规，为数据管理提供良好的数据基础。
2、数据管理是数据治理的延伸
数据管理是数据治理的延伸，将治理后的数据应用于实际业务场景，实现数据价值，数据管理通过数据采集、存储、处理、分析和应用，使数据治理成果得到充分发挥。
3、数据治理与数据管理协同发展
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数据治理与数据管理在发展过程中相互促进、协同发展，数据治理为数据管理提供规范和保障，而数据管理则为数据治理提供实践应用和检验，两者相互依存、相互促进，共同推动数据管理水平的提升。
4、数据治理与数据管理互为支撑
数据治理与数据管理在实施过程中互为支撑，数据治理为数据管理提供组织、制度、流程和标准，而数据管理则为数据治理提供实际应用场景和反馈，两者相互支持、相互促进，共同构建现代化的数据管理体系。
数据治理与数据管理协同发展的路径
1、建立数据治理与数据管理的协同机制
明确数据治理与数据管理在组织架构、职责分工、流程设计等方面的协同关系，确保两者在实施过程中相互配合、相互支持。
2、加强数据治理与数据管理的沟通与协作
建立数据治理与数据管理之间的沟通渠道，定期交流工作进展、问题和解决方案，提高协同效率。
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3、完善数据治理与数据管理的制度体系
制定数据治理与数据管理相关的制度规范，明确数据治理与数据管理的责任主体、工作流程和考核标准，为两者协同发展提供制度保障。
4、提升数据治理与数据管理的技术能力
加强数据治理与数据管理的技术研发和应用，提高数据处理、分析和应用能力，为两者协同发展提供技术支持。
数据治理与数据管理是现代化数据管理的重要环节，两者相互依存、相互促进，通过建立协同机制、加强沟通协作、完善制度体系和提升技术能力，推动数据治理与数据管理协同发展，为我国数据管理实践提供有力支撑。
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