数据治理是对数据管理的权力和控制活动，两者紧密相关。数据管理侧重于数据操作，而数据治理则关注数据质量和合规性。两者区别在于管理方法和目标，但共同目标是确保数据的有效性和可靠性。
本文目录导读：
在当今信息化时代，数据已经成为企业发展的核心资产，为了确保数据的安全、合规和有效利用，数据管理（Data Management）和数据治理（Data Governance）成为了企业关注的焦点，两者之间存在哪些区别与联系呢？本文将从数据治理的定义出发，深入剖析数据管理与数据治理之间的异同。
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数据治理的定义
数据治理是对数据管理行使权力和控制的活动集合，它包括对数据的收集、存储、处理、使用、共享、归档、销毁等环节进行规范和监管，以确保数据质量、合规性和安全性，数据治理的目标是建立一套有效的数据管理体系，提高数据资产的价值，为企业决策提供有力支持。
数据管理与数据治理的区别
1、范围不同
数据管理主要关注数据的日常操作，如数据存储、备份、恢复等，而数据治理则涵盖了数据管理的各个方面，包括数据质量、数据安全、数据合规等，具有更广泛的范围。
2、目标不同
数据管理的目标是确保数据的可用性和完整性，提高数据处理效率，数据治理的目标则是确保数据的质量、合规性和安全性，实现数据资产的价值最大化。
3、方法不同
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数据管理通常采用技术手段，如数据备份、数据恢复等，数据治理则更注重制度建设和流程优化，通过制定政策、规范、标准等，对数据管理进行约束和指导。
4、责任主体不同
数据管理通常由IT部门负责，侧重于技术层面的工作，数据治理则涉及企业各个部门，包括业务部门、IT部门、法务部门等，强调跨部门协作。
数据管理与数据治理的联系
1、相互依存
数据治理是数据管理的高级阶段，两者相互依存，没有良好的数据管理，数据治理将失去基础；没有数据治理，数据管理将无法保证数据的质量、合规性和安全性。
2、相互促进
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数据治理能够推动数据管理的改进，提高数据管理的效率和质量，数据管理的发展也为数据治理提供了技术支持，使数据治理更加完善。
3、共同目标
数据管理和数据治理的共同目标是确保数据资产的价值最大化，为企业决策提供有力支持。
数据管理是数据治理的基础，而数据治理是数据管理的升华，在信息化时代，企业应重视数据管理，不断完善数据治理体系，以实现数据资产的价值最大化。
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