《数据管理与数据保管：差异与关联的深度剖析》
在当今数字化时代，数据成为了企业和组织最为宝贵的资产之一，数据管理和数据保管是与数据息息相关的两个重要概念，但它们在内涵、目的、操作流程以及对组织的影响等方面存在着显著的区别，同时也有着不可忽视的联系。
一、区别
1、内涵定义
数据管理
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- 数据管理是一个广泛的概念，涵盖了从数据的产生、采集、存储、处理、分析到共享等全生命周期的规划、组织、协调和控制，它涉及到数据治理框架的建立，包括定义数据标准、数据质量规则、数据安全策略等，在一个大型电商企业中，数据管理团队需要确保商品信息数据（如名称、价格、规格等）在各个业务环节（从供应商录入到在网站上展示给消费者）的准确性、一致性和完整性，这就需要建立统一的数据标准，如商品名称的命名规范，以及数据质量的监测和改进机制。
数据保管
- 数据保管主要侧重于数据的存储、保护和维护，它更关注数据的物理或逻辑存储位置、存储介质的安全性以及数据的备份和恢复策略，企业将其重要的客户交易数据存储在数据中心的服务器上，数据保管人员要确保服务器的物理环境安全（如温度、湿度、电力供应等），同时要定期对数据进行备份，以防止数据因硬件故障、自然灾害或人为错误而丢失。
2、目的侧重
数据管理
- 其目的是使数据成为一种有价值的资源，为企业的决策、运营和创新提供支持，通过有效的数据管理，企业可以深入挖掘数据中的商业价值，如通过对客户购买行为数据的分析来制定精准的营销策略，提高客户满意度和忠诚度，数据管理还旨在提高数据的可用性和易用性，使得不同部门的人员能够方便地获取和使用数据。
数据保管
- 主要目的是确保数据的安全性和完整性，数据保管要防止数据被未经授权的访问、篡改或删除，金融机构保管客户的账户信息，这些信息包含高度敏感的财务数据，数据保管人员必须采用严格的访问控制措施，如身份验证、加密技术等，以保护客户数据的安全。
3、操作流程
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数据管理
- 数据管理的操作流程较为复杂且涉及多个环节，首先是数据规划，确定企业需要哪些数据以及如何获取这些数据，然后是数据的采集，从各种数据源（如传感器、业务系统、外部数据提供商等）收集数据，接着进行数据的整合和清洗，去除重复、错误和不完整的数据，之后是数据的存储管理，选择合适的数据库管理系统，并进行数据建模，最后是数据的分析和利用，包括数据挖掘、机器学习等技术的应用，以及数据的共享和分发。
数据保管
- 数据保管的操作流程主要围绕数据存储展开，首先是选择合适的存储设备和存储架构，如采用磁盘阵列、云存储等，然后是设置存储参数，如存储容量、存储速度等，接着要建立数据备份策略，确定备份的频率、备份数据的存储位置等，要实施数据安全措施，如安装防火墙、入侵检测系统等，以保护存储的数据。
4、人员技能要求
数据管理
- 数据管理人员需要具备广泛的技能，包括数据治理知识、数据分析能力、业务流程理解能力以及项目管理能力等，他们要能够与不同部门的人员沟通协作，理解业务需求，制定合理的数据管理策略，数据管理经理需要了解市场营销部门对客户数据的需求，以便为其提供准确的数据支持。
数据保管
- 数据保管人员更侧重于技术方面的技能，如存储技术、网络安全技术、数据备份与恢复技术等，他们需要熟悉各种存储设备和安全工具的操作，能够快速解决数据存储和安全方面的问题，数据保管工程师要能够熟练配置磁盘阵列，解决数据存储中的故障。
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二、联系
1、数据保管是数据管理的基础
- 没有可靠的数据保管，数据管理就无从谈起，如果数据在存储过程中丢失或被破坏，那么数据的分析、利用等管理工作就无法正常进行，一个企业想要分析销售数据以制定下一季度的销售计划，但如果负责数据保管的部门没有做好数据备份，导致数据因服务器故障而丢失，那么数据管理部门就无法进行有效的数据分析。
2、数据管理为数据保管提供方向
- 数据管理确定了数据的价值和使用需求，从而指导数据保管的策略，根据数据管理部门对数据的分类（如按照重要性、敏感性等分类），数据保管部门可以制定不同的数据存储和保护策略，对于高价值、高敏感的数据，可以采用更高级别的安全存储措施，如加密存储和多重备份。
3、共同服务于企业目标
- 无论是数据管理还是数据保管，最终都是为了实现企业的目标，如提高竞争力、增加利润、提升客户满意度等，数据管理通过挖掘数据价值来推动业务创新和决策优化，而数据保管通过确保数据安全来保障企业的正常运营和声誉，一家医疗企业通过有效的数据管理利用患者数据进行疾病研究和治疗方案改进，同时通过数据保管保护患者隐私数据，从而在提高医疗水平的同时赢得患者的信任。
数据管理和数据保管虽然有着不同的侧重点和操作内容，但它们在企业的数据运营中是相辅相成的关系，企业要想在数字化浪潮中充分发挥数据的价值，就必须同时重视数据管理和数据保管工作，建立完善的数据管理体系，确保数据资产的安全、可靠和有效利用。
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