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数据治理并非简单的数据管理再管理，而是一种全新的管理理念。它旨在通过规范、优化和提升数据管理，确保数据质量、安全与合规，进而推动企业决策效率和业务创新。

本文目录导读：

1. 数据治理的定义
2. 数据治理与数据管理的区别
3. 数据治理是对数据管理的再管理吗？

随着大数据时代的到来，数据已成为企业的重要资产，如何对数据进行有效管理，已成为企业面临的重要课题，近年来，数据治理（Data Governance）这一概念逐渐受到广泛关注，有人认为，数据治理是对数据管理的再管理；也有人认为，数据治理是一种全新的管理理念，数据治理究竟是对数据管理的再管理，还是一种全新的管理理念呢？

数据治理的定义

数据治理，就是对企业数据资源进行规划、组织、控制和优化，确保数据质量、安全、合规和有效利用的过程，它包括数据质量管理、数据安全管理、数据合规管理、数据生命周期管理等方面。

数据治理与数据管理的区别

1、目标不同

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数据管理的目标是确保数据可用、可靠、一致，为业务提供数据支持，而数据治理的目标则更广泛，不仅包括数据管理，还包括数据安全、合规、质量等方面。

2、范围不同

数据管理主要关注数据本身，包括数据采集、存储、处理、分析等环节，数据治理则将数据视为企业资产，关注数据在整个生命周期中的管理，包括数据规划、组织、控制、优化等环节。

3、主体不同

数据管理通常由IT部门负责，侧重于技术层面，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。

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数据治理是对数据管理的再管理吗？

1、数据治理是对数据管理的深化和拓展

从数据治理的定义和范围来看，数据治理并非简单的数据管理，而是对数据管理的深化和拓展，它将数据视为企业核心资产，关注数据在整个生命周期中的管理，确保数据质量、安全、合规和有效利用。

2、数据治理是对数据管理的创新

数据治理的出现，是对传统数据管理理念的创新发展，它将数据视为企业核心竞争力，强调数据的价值挖掘和利用，推动企业实现数字化转型。

3、数据治理是对数据管理的再管理

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从数据治理与数据管理的区别来看，数据治理可以视为对数据管理的再管理，它通过引入新的管理理念、方法和工具，提升数据管理水平和效率，使企业能够更好地发挥数据价值。

数据治理并非简单的对数据管理的再管理，而是一种全新的管理理念，它将数据视为企业核心资产，关注数据在整个生命周期中的管理，确保数据质量、安全、合规和有效利用，在数据治理的指导下，企业可以更好地发挥数据价值，实现数字化转型。

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