《数据管理与数据治理：深入剖析二者的区别及数据治理中的数据管控范畴》
一、数据管理与数据治理的概念简述
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数据管理主要侧重于对数据的获取、存储、维护和使用等操作层面的管理，它聚焦于技术和流程，以确保数据的准确性、完整性和可用性，数据管理涉及到数据库的设计与优化，数据备份与恢复策略的制定等技术相关的工作，同时也涵盖了一些简单的数据处理流程的规范。
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的管理，还包括对数据相关的组织架构、政策法规、标准规范以及人员角色等多方面的管理，数据治理旨在建立一个数据管理的框架体系，通过协调各方利益相关者，确保数据在整个组织内的一致性、可靠性和安全性，并使数据能够为企业的战略目标服务。
二、数据治理中的数据管控范畴
1、数据标准管理
- 在数据治理中，数据标准管理是核心内容之一，这包括定义数据的格式标准，如日期格式是“YYYY - MM - DD”还是其他形式，数值型数据的精度要求等，在金融行业，对于交易金额的数据精度可能要求到小数点后两位。
- 数据的编码标准也是重要部分，不同的业务部门可能对同一类事物有不同的编码习惯，数据治理下的数据管控要统一这些编码，对于企业的产品分类编码，需要制定一套全公司通用的编码体系，确保各部门在数据录入、查询和分析时使用相同的编码标准，避免数据的歧义性。
- 数据的命名规范同样不可或缺，清晰、准确的命名规范有助于提高数据的可读性和可理解性，数据库表名和字段名应该遵循一定的命名规则，采用有意义的单词组合，避免使用模糊不清或者容易引起混淆的名称。
2、数据质量管理
- 数据质量的评估是数据管控的关键环节，这需要确定一系列的数据质量指标，如数据的准确性、完整性、一致性和时效性等，准确性可以通过与权威数据源对比或者数据逻辑校验来衡量；完整性则要检查必填字段是否有值，数据关联是否完整等。
- 数据质量问题的发现与解决机制是数据质量管理的重要部分，通过建立数据质量监控工具和流程，及时发现数据中的异常情况，一旦发现质量问题，要有明确的流程来确定问题的根源，协调相关部门进行解决，如果销售数据中的销售额出现异常波动，数据治理团队要能够追溯数据来源，判断是数据录入错误、业务逻辑变化还是其他原因，并及时修复数据。
- 数据清洗和转换也是提升数据质量的重要手段，在数据集成过程中，不同来源的数据可能存在格式不一致、重复等问题，数据治理中的数据管控要对这些数据进行清洗，去除重复数据，转换数据格式以符合统一的标准。
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3、数据安全管理
- 数据访问控制是保障数据安全的首要任务，这意味着要根据不同用户的角色和权限，严格控制其对数据的访问，企业的财务数据只能由财务部门的特定人员以及具有相应权限的高层管理人员访问，技术人员在进行维护时也只能在严格的监督和权限限制下查看部分必要数据。
- 数据加密技术的应用是数据安全管理的重要方面，对于敏感数据，如客户的身份证号码、银行卡信息等，要采用加密算法进行加密存储和传输，即使数据在传输过程中被窃取，没有解密密钥也无法获取其中的内容。
- 数据的备份与恢复策略也是数据安全管理的一部分，企业需要定期对数据进行备份，并且制定完善的恢复计划，以应对可能出现的自然灾害、系统故障等情况，备份数据的存储地点也要考虑安全性，如采用异地存储等方式。
4、数据生命周期管理
- 数据的产生阶段，要明确数据的来源和产生的业务规则，在电商平台上，订单数据是由用户下单操作产生的，这个过程中要记录订单产生的时间、用户信息、商品信息等准确数据。
- 数据的存储阶段，要根据数据的类型、使用频率和重要性等因素选择合适的存储方式，对于经常访问的热数据，可以采用高性能的存储设备，而对于历史数据或者访问频率较低的数据，可以采用成本较低的存储方式。
- 数据的使用阶段，要对数据的使用目的、使用范围和使用方式进行管控，市场部门使用客户数据进行营销活动时，要遵循相关的隐私政策，不能将客户数据用于非法或者未经客户同意的用途。
- 数据的销毁阶段，当数据不再具有使用价值或者达到法定的保存期限时，要按照规定的程序进行销毁，对于存储在电子设备中的数据，要采用安全的数据擦除技术，确保数据无法被恢复。
三、数据管理与数据治理的区别体现
1、目标导向不同
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- 数据管理更多地以数据的操作效率和可用性为目标，优化数据库查询性能，提高数据存储效率等，它主要是为了满足业务部门对数据日常操作的需求。
- 数据治理则以企业的战略目标为导向，通过对数据的全面管控，使数据成为企业决策、创新和竞争优势的重要资源，企业希望通过数据治理提升数据的质量和价值，从而更好地进行市场预测和客户细分，以制定更精准的营销策略。
2、管理范畴差异
- 数据管理的范畴主要集中在数据的技术处理和流程管理方面，它关注的是数据如何在系统中进行有效的存储、处理和传输。
- 数据治理的范畴更为广泛，除了数据管理的技术和流程外，还涉及到组织架构、人员角色、政策法规等非技术因素，数据治理需要明确数据所有者、数据管理者和数据使用者的角色和职责，制定数据相关的政策和规范，并确保企业遵守相关的法律法规，如数据隐私保护法规等。
3、实施主体与协调机制
- 数据管理的实施主体主要是企业的信息技术部门，他们负责数据库的管理、数据仓库的构建等技术工作。
- 数据治理则需要多部门的协同参与，数据治理委员会通常由来自不同部门的代表组成，如业务部门、信息技术部门、法务部门等，这个委员会负责制定数据治理的策略、协调各部门之间的利益关系，并监督数据治理政策的执行情况，在制定数据安全政策时，需要信息技术部门提供技术支持，业务部门提供业务需求，法务部门确保政策符合法律法规要求。
数据管理和数据治理虽然有一定的联系，但在概念、目标、范畴和实施等方面存在着明显的区别，数据治理中的数据管控范畴涵盖了数据标准、质量、安全和生命周期等多个重要方面，通过全面的数据管控，数据治理能够为企业提供高质量、安全可靠的数据资源，从而推动企业的战略发展。
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