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在当今大数据时代，数据已成为企业和社会发展的关键资源，为了有效利用这些资源，数据治理和数据管理应运而生，二者之间存在着明显的区别和联系，本文将深入剖析数据治理与数据管理的异同，以期为我国数据管理实践提供有益参考。
数据治理与数据管理的区别
1、定义不同
数据治理：指在组织内部，对数据资源进行规划、组织、管理、保护和利用的一系列活动，以确保数据质量、合规性和安全性。
数据管理：指对数据资源进行收集、存储、处理、分析和应用的一系列活动，以满足组织内部和外部的需求。
2、范围不同
数据治理：关注数据资源的全生命周期，包括数据采集、存储、处理、应用、归档和销毁等环节。
数据管理：主要关注数据资源的存储、处理和应用环节。
3、目标不同
数据治理：旨在确保数据质量、合规性和安全性，提高数据价值，为组织决策提供有力支持。
数据管理：旨在满足组织内部和外部的数据需求，提高数据应用效率。
4、主体不同
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数据治理：涉及组织内部多个部门，如信息技术部门、业务部门、合规部门等。
数据管理：主要涉及信息技术部门。
数据治理与数据管理的联系
1、相互依存
数据治理是数据管理的基础，没有良好的数据治理，数据管理难以有效开展，数据管理是数据治理的实践体现，数据治理的目标最终要通过数据管理来实现。
2、相互促进
数据治理和数据管理相互促进，共同推动组织数据价值的提升，良好的数据治理为数据管理提供有力保障，而高效的数据管理又能进一步促进数据治理的完善。
3、协同发展
在数据治理和数据管理实践中，两者需要协同发展，组织应根据自身实际情况，合理配置资源，实现数据治理与数据管理的有机结合。
数据治理与数据管理的协同发展之道
1、建立数据治理体系
明确数据治理的目标、原则、流程和组织架构，确保数据治理的有效实施。
2、完善数据管理体系
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加强数据质量管理、安全管理、合规管理等，提高数据应用效率。
3、融合技术与业务
将数据治理和数据管理融入组织业务流程，实现数据资源的最大化利用。
4、强化人才队伍建设
培养既懂技术又懂业务的数据治理和数据管理人才，为组织发展提供智力支持。
5、持续改进
根据组织发展需求，不断优化数据治理和数据管理体系，提升组织数据治理水平。
数据治理与数据管理在本质上存在区别，但二者相互依存、相互促进，在数据治理和数据管理实践中，应注重协同发展，以实现组织数据价值的最大化。
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