《数据治理与数据管理：深度剖析二者的区别》
一、概念内涵的区别
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（一）数据管理
数据管理主要侧重于对数据本身的操作和维护，它涵盖了数据的存储、组织、备份、恢复等基础性功能，在一个企业的数据库管理系统中，数据管理确保数据被合理地存储在相应的表结构中，对数据进行定期备份以防止数据丢失，这是一种较为传统和基础的对数据资源的管理方式，更多关注数据在技术层面的可用性。
从职能角度来看，数据管理包括数据架构管理，即规划企业数据的整体架构，确定数据的存储方式、分布和流向等；还有数据质量管理中的部分工作，如数据的准确性维护，确保录入到系统中的数据符合一定的格式和准确性要求。
（二）数据治理
数据治理则是一个更为宏观和全面的概念，它不仅仅关注数据本身，还涉及到与数据相关的组织、流程、策略等多个方面，数据治理旨在建立一个框架，通过制定政策、标准和流程来确保数据的完整性、安全性、可用性等多方面的质量要求。
数据治理会明确规定不同部门对数据的访问权限，制定数据共享的策略，以确保数据在企业内部的合理流动和使用，同时保护数据的隐私和安全，它从企业战略的高度出发，协调不同部门之间关于数据的利益关系，是一种围绕数据的决策权力和管理职责的体系架构。
二、目标导向的区别
（一）数据管理的目标
数据管理的主要目标是保障数据的稳定和高效运行，在技术层面上，确保数据系统的性能良好，数据库的响应速度要快，数据存储的空间利用率要高，以一个电商企业为例，数据管理要保证商品信息数据能够快速被查询到，交易数据能够准确无误地记录和存储，以支持日常的业务运营。
数据管理也注重数据的准确性，确保数据在输入、存储和输出过程中不出现错误，但这种准确性更多是从数据本身的逻辑和格式出发，比如确保商品价格的数据是数字类型，并且在合理的价格区间内。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（二）数据治理的目标
数据治理的目标是提升数据的价值并降低数据相关的风险，从价值提升角度来看，数据治理通过整合企业内分散的数据资源，打破数据孤岛，使得数据能够在企业的不同业务部门之间流动和共享，从而挖掘出更多的商业价值，将销售部门的客户购买数据和市场部门的客户调研数据相结合，可以更精准地对客户进行画像，制定个性化的营销策略。
在风险降低方面，数据治理通过严格的安全策略和合规措施，防止数据泄露、数据滥用等风险，特别是在当今严格的法规环境下，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR），数据治理确保企业的数据处理活动完全符合法律法规的要求，避免因数据违规而面临巨额罚款和声誉损失。
三、组织架构中的角色区别
（一）数据管理中的角色
在数据管理的组织架构中，主要角色包括数据库管理员（DBA）、数据仓库管理员等技术人员，数据库管理员负责数据库的日常维护，如数据库的安装、配置、性能优化等工作，他们关注的是数据库系统的技术细节，确保数据的物理存储和访问的高效性。
数据仓库管理员则侧重于数据仓库的构建和管理，将不同来源的数据抽取、转换和加载到数据仓库中，以支持企业的数据分析和决策需求，这些角色主要在技术层面发挥作用，与业务部门的联系相对间接。
（二）数据治理中的角色
数据治理涉及到更广泛的组织角色，首先是数据治理委员会，这是一个跨部门的决策机构，由企业的高层管理人员、业务部门负责人以及数据专家等组成，数据治理委员会负责制定数据治理的战略、政策和重大决策。
还有数据所有者和数据管理员等角色，数据所有者通常是业务部门的负责人，他们对本部门的数据资产负责，决定数据的使用目的和共享范围，数据管理员则负责具体执行数据治理政策，协调不同部门之间的数据相关事务，是数据治理策略在日常工作中的推动者。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
四、流程和方法的区别
（一）数据管理的流程和方法
数据管理的流程主要围绕数据的生命周期展开，在数据的创建阶段，要定义数据的格式和标准；在数据的存储阶段，要选择合适的存储技术和架构；在数据的使用阶段，要提供有效的数据访问接口。
在数据存储方面，根据数据的类型（结构化、非结构化）和使用频率，选择关系型数据库或非关系型数据库进行存储，数据管理的方法更多是基于技术手段，如采用数据加密技术保障数据的安全性，通过数据压缩技术节省存储空间等。
（二）数据治理的流程和方法
数据治理的流程包括建立数据治理框架、制定数据战略、评估数据风险等多个环节，首先要构建一个涵盖组织、流程、技术等多方面的数据治理框架，明确各个部门在数据治理中的职责和权力。
在制定数据战略时，要结合企业的业务战略，确定数据在企业发展中的定位和目标，数据治理的方法更多地涉及到政策制定、流程优化和组织协调，通过制定数据共享政策来促进部门间的数据协作，通过流程再造来提高数据治理的效率。
数据治理和数据管理虽然都与数据相关，但在概念内涵、目标导向、组织架构角色以及流程和方法等方面存在着明显的区别，在企业的数据运营中，只有清晰地认识到这些区别，才能更好地构建数据管理体系和数据治理框架，从而充分发挥数据的价值并应对数据带来的各种挑战。
评论列表