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数据治理与数据治理数据管理：有什么区别？
T数据治理与数据管理之间的区别和关系 可能会令人困惑，尽管两者对于数据策略都是必不可少的。 Th是博客仔细看看 数据治理和数据治理的角色 data 管理发挥 借力 数据作为战略资产，以及它们如何有助于增强数据驱动的决策和卓越运营。
什么是数据治理？
数据治理 包括指导组织内如何收集、存储、访问、利用和传播数据的框架、政策、标准和流程。其主要目标是证明数据的可信性、安全性、合规性以及与业务目标和价值观的一致性。
数据治理涉及建立明确的数据所有权、责任和数据相关事务的决策权。数据治理是数据管理的基本要素，重点是监督数据流经组织时的操作生命周期。
什么是数据管理？
数据管理 是建立、应用和管理框架、规则和方法以满足组织的所有数据生命周期要求的过程。此流程确保数据被视为资产，得到精心管理，以支持复杂的分析和报告。
数据管理包括各种任务和项目，重点是建立数据质量和安全的政策和标准。
数据治理 VS。 数据管理：差异
虽然数据治理和数据管理是组织数据战略的重要组成部分，但它们服务于不同的目的，具有不同的范围，并实现不同的结果。这两个概念 可以微分 in 条件 流程、人员和技术。
流程
数据治理的重点是建立围绕数据使用的决策“方式”。其流程包括：
- 配置 数据质量 检查以确保数据的可靠性。
- 定义数据访问策略以控制谁可以查看和使用数据。
- 确保遵守各项法规，降低法律风险。
- 创建和维护业务术语表以标准化数据术语。
相比之下，数据管理是关于在既定的治理框架内实施“如何”使用数据的方法。 其流程包括：
专业团队
数据治理涉及业务和 IT 利益相关者的组合，包括业务经理、域数据所有者和其他非技术角色。该小组专注于制定数据使用和保护的规则和政策，而不深入研究技术细节。
数据管理需要技术专业知识来实际实施治理框架。数据工程师、架构师和数据库管理员等角色负责技术执行，从数据存储设置到访问权限和控制。
技术
数据治理工具 记录并在整个组织内实施数据规则和策略。它们包括管理解决方案 数据字典、术语表和目录，帮助确保每个人都对数据资产有共同的理解。
数据管理工具专为数据处理的操作方面而设计，包括存储、处理和探索。这些工具促进了管理数据流、维护数据流的技术工作 数据库，并分析数据。
数据治理和数据管理如何协同工作
时间 g统治和 dATA m管理是 互补的做法，共同努力实现组织的目标 dATA s策略。他们的合作确保数据得到有效管理 和 符合公司政策并且 目标，从而使其价值最大化。
提高决策和运营的数据质量
数据治理涉及创建一个全面的系统，对每条数据进行编目和定义，详细说明其目的、用途和来源。它提供了一个结构化框架，重点关注数据质量，涉及可访问性、隐私性，并确保数据在其整个生命周期内得到有效管理。
另一方面，数据管理是将来自不同来源的数据系统地组织和集成到内聚的存储解决方案中，从而增强无缝操作和可访问性。此流程通过应用数据质量检查、清理和分析来支持数据治理策略的执行，以维护数据的完整性和可用性。
增强数据安全和隐私
数据治理制定了数据法规合法合规的标准，并为业务部门提供安全合法处理数据的培训。它概述了关于谁有权访问哪些数据、在什么情况下以及采取哪些保护措施的明确政策，作为实施安全和隐私保护措施的战略指南。
另一方面，数据管理将这些准则付诸实践。它涉及具体步骤，例如自动数据加密和设置访问控制，确保整个组织的数据处理与治理框架保持一致。这确保了只有需要的人才能在严格的条件下访问敏感数据，从而保护隐私和合规性。
集成数据以实现共享业务运营
数据治理确保数据集成工作符合公司政策，通过诸如此类的工具促进团队之间的顺利协作 数据目录 和业务术语表。
数据管理负责技术方面，实施 ETL 以治理政策为指导的流程和数据管道，以实现高效的数据共享和集成。
集成数据治理和数据管理的好处
将数据治理和数据管理集成到统一策略中可以为组织带来各种好处，将数据转化为决策和运营改进的强大工具。以下是这种集成方法的五个主要优点：
1. 简化监管合规
集成数据治理和数据管理可以简化对特定行业法规的遵守。通过建立明确的数据使用和存储指南，组织可以更轻松地证明合规性，降低处罚风险并增强利益相关者的信任。
2. 优化数据利用
统一的策略可以提高组织有效使用数据的能力。根据治理策略定制的数据管理流程可确保数据一致并与特定业务目标保持一致，从而实现更有针对性和影响力的数据分析。
例如，零售连锁店将使用集成数据策略来精确定位客户群，通过根据客户偏好调整报价来改善营销活动响应。
3. 加速创新
当组织协调数据治理和管理实践时，他们可以加快创新周期。触手可及的可靠、管理良好的数据使团队能够快速构建原型、测试和完善新想法，从而加快新产品或服务的上市时间。
4. 降低数据管理成本
高效的数据治理和管理实践可降低与数据存储、处理和清理相关的总体成本。通过消除冗余和简化数据工作流程，组织可以实现显着的节省，将资源重新分配给战略计划。
例如，教育机构可以通过整合治理原则来简化其数据管理，从而消除重复的数据库并自动执行数据质量检查。
5. 加强数据安全
内聚方法可以增强数据安全性，将定义数据访问控制的治理策略与实际实施这些控制的管理实践相结合。这种双层保护可确保敏感数据免受未经授权的访问和潜在的破坏。
投资合适的工具 数据治理和数据管理
工具和软件对于管理和治理数据至关重要。它们自动化和集成流程，简化整个组织内数据治理策略的建立和执行。工具和软件对数据治理和管理的影响远远超出了简化、提高效率和有效性的范围。根据一项研究 国际数据公司 (IDC) 表示，使用自动化工具进行数据治理和管理的组织可以将花在数据相关任务上的时间减少高达 65%。
这种自动化使公司能够更多地关注战略计划而不是日常数据维护，从而确保数据治理策略得到一致、全面的应用。通过集成这些流程，组织可以促进更具凝聚力的数据策略，从而实现无缝的策略执行和简化的数据处理，以符合其目标和合规性要求。
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持续一致
工具必须具有自动数据质量检查的功能。该技术可以系统地扫描大量数据集，识别并纠正错误，无需人工干预。这可以节省大量时间并提高数据准确性，这是良好治理和管理的一个基本方面。
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整合能力
该软件还应该将不同的数据源合并到一个有组织的数据仓库中。这样的工具使组织能够整合其信息资产，从而更轻松地根据治理标准管理、分析和利用数据。这种集成对于维护单一事实来源至关重要，对于明智的决策和战略规划也很重要。
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效率和可伸缩性
这些工具提供可扩展性，允许数据治理和数据管理实践与组织一起发展。随着数据量的增长和业务需求的变化，可扩展的软件解决方案可以适应，确保治理和管理工作保持高效和响应能力。
总结
为了改善公司的数据，在数据治理和管理之间建立良好的联系是关键。必须认识到，成功协调数据治理和数据管理对于将数据转变为任何组织的关键资产非常重要。这种一致性简化了合规性、数据安全性，并推动企业实现卓越运营和创新。 随着我们进入大数据时代，采用统一的数据治理和数据管理方法变得越来越重要。
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作者：
Astera 营销团队
