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在數據驅動的商業環境中，數據治理和數據管理是兩個經常被提及但容易混淆的概念。它們雖然緊密相關，卻承載著不同的職責和目標。

說到數據治理，大半會聯想到數據管理，但是這兩個詞又有什么區別。似乎又不大好說的清，而且，也經常將這兩個詞混用，似乎問題也不大。

本節主要參考一些資料，結合自己的理解說說個人對于數據管理、數據治理的區別。還是一直說的，數據領域是一個實踐的學科，不追求概念名詞的完全統一，只要有一個自己的或者在自己組織內部的意見一致就可以。

“數據治理”、“數據管理”，初看的時候，這兩個詞本身就不是特別好理解。

舉例來說：

如果說“開發一個數據平臺”，我們知道這是要做一個工具產品，讓前后端開發出來一套支持數據開發的數據平臺。

如果說“梳理XX業務流程，進行數據模型建設”，我們知道需要和XX業務配合進行業務流程梳理，表邏輯梳理，然后搭建這個業務的數據倉庫模型。

但是，當我們說“要進行數據治理、數據管理的時候”，好像并不能特別明確，清晰的理解，這一句話是要達到什么，治理數據？管理數據？治理數據的什么？管理數據的什么？

在區別“數據治理”和“數據管理”的概念之前，我們先看看“治理”和“管理”在概念上的區別。

一、治理、管理有什么區別

這兩個詞在日常中，個人也并沒有特別明確的區分，這里通過大模型搜索幫忙做了區分

• 管理：側重于對組織內的資源（包括人力、物力、財力等）進行計劃、組織、指揮、協調和控制等一系列活動，以達成既定的目標，往往更聚焦在具體的事務操作以及內部有序運轉的保障上。例如，企業管理者通過制定生產計劃、安排人員崗位、監督工作進度等方式來確保產品按時按質生產出來。
• 治理：更多強調通過一系列制度安排、規則設定以及多方參與互動的機制，對涉及公共事務或者較為宏觀層面的領域進行協調和把控，以保障其健康、有序、公平地發展。比如國家治理，涉及到不同層級政府、社會組織、企業、公民等多主體共同參與，制定法律法規、政策框架等來維護社會穩定、推動經濟發展等。

個人畫一下重點，管理：更加聚焦在具體的事物操作上。治理：則是一系列制度安排、規則設定以及多方參與互動的機制。

好，總結完這句話，已經能夠區分出來大半了。概括的總結：一個是具體干事情的。一個是制定規則、制度，指導干事情的。

我們來看看其他機構對于這兩個詞的定義。

二、DAMA的定義

• 數據治理（Data Governance，DG）的定義是在管理數據資產過程中行使權力和管控，包括計劃、監控和實施。
• 數據管理（Data Management）是為了交付、控制、保護并提升數據和信息資產的價值，在其整個生命周期中制訂計劃、制度、規程和時間活動，并執行和監督的過程。

為了更好的理解，在DAMA書中下面這段話感覺也很重要：

數據治理的目的是確保根據數據管理制度和最佳實踐正確的管理數據。而數據管理的整體驅動力是確保組織可以從其數據中獲取價值。
數據治理聚焦于如何制定有關數據的決策，以及人員和流程在數據方面的行為方式。
數據管理，會直接作用于數據，他的直接目標是提高數據質量，終極目標是實現數據價值。

讀起來是不是還是比較拗口。但是結合管理和治理的一個區別，只抽取關鍵詞的話，是不是多少能夠看出來區別了。

三、DGI的定義

在DGI《數據治理框架》中介紹：

廣義來說，數據治理是對數據相關事項作出決策的工作。
從狹義來說，數據治理是與信息相關過程的決策權與問責制度體系，根據商定的模型執行，確定誰能夠對什么信息采取什么措施，以及什么時候、在什么樣的情況下使用什么方法。

DGI沒有給出明確的數據管理的一個定義。

但是從數據治理的定義上，也可以看到，DGI定義的數據治理也是決策權、問責制度等等這些規則、制度的內容。

四、IBM的定義

數據管理：數據管理是攝取、處理、保護和存儲組織數據的一套做法，然后會將數據用于戰略決策以改善業務成果。
Data management is the set of practices for ingesting, processing, protecting, and storing an organization’s data, which is then used for strategic decision-making to improve business outcomes。

數據治理：數據治理是專注于組織數據的質量、安全性和可用性的數據管理原則。數據治理通過為數據收集、所有權、存儲、處理和使用定義和實施政策、標準和程序，有助于確保數據完整性和數據安全性.
Data governance is the data management discipline that focuses on the quality, security and availability of an organization’s data. Data governance helps ensure data integrity and data security by defining and implementing policies, standards and procedures for data collection, ownership, storage, processing and use.

細區分一下，是不是也是一樣的區別。只不過在表述上確實不夠直白。

五、匯總

不確定這段匯總是從哪里看到的，還是個人總結的。覺得很好。

數據管理：通過一系列的管理活動和措施，充分發揮數據在促進企業向信息化、數字化、智能化發展方面的價值。

注意，這里面也是包含數據治理的，也就是說數據治理也屬于數據管理的一部分。這個在DAMA那張車輪圖中也能夠看出來。

數據治理：為了更好的進行數據管理活動，而制定的一系列組織、制度、規范等。

再細說一下的話。

數據管理直接作用于數據，數據治理不直接作用于數據。數據管理直接作用數據時，依據的就是數據治理提供的內容。

數據管理通過活動，實實在在操作數據后，能夠更好發揮數據價值。而數據治理是為了更加規范化、流程化的操作數據而確定的一系列前提條件。

六、為什么經常會被混用

被混用個人理解除了，這兩個名詞本身上不好說清楚區別之外。還有一個原因，就是在進行數據治理的時候，不可能僅僅落在調整了組織、發布了制度、規范等等之后，而不進一步去實際操作數據，也就是不去做數據管理了。

所以說，如果說某某數據治理項目，大概率在項目中也會包含數據管理的一些動作的，即制定規范、調整組織（數據治理部分），又要（數據管理部分）去真正的去作用于數據，提升數據質量，從而發揮數據價值。

從這個角度來看，數據治理和數據管理時?；煊靡膊荒芡耆f錯。

在不混用的情況下，在什么語境使用哪個詞應該也差不多理清楚了吧。比如下面這些說法：

“我要確保數據管理的過程中，有數據治理提供的規范、組織、工具等保障?！?/p>

“數據治理過程中，制定的規范、組織、工具等，有效的保證了數據管理的規范化落地?！?/p>

“通過制定并執行數據治理工作計劃，企業可以將復雜的數據管理工作轉化為可操作、可衡量的具體活動，從而最大化數據的價值，為企業的持續發展提供有力支持?！?/p>

七、總結

通過本章，我們區分出了數據管理和數據治理的一個概念上的區別。

在詳細區分之前，覺得這兩個概念不是特別好區分，真的研究一下發現還是挺好分開的。一個是做事情，一個是做事情前的準備條件。數據管理就是整個做事情的過程，數據治理就是做事情前的組織、政策等條件，個人后續也會把工具、數據、業務當做準備條件。這個后續再詳細說。

下一章，我們將介紹一下數據治理的一個戰略目標，給出一張整體的戰略目標圖，從個人角度來框定一下數據治理都治理些什么。