数据治理和数据管理

数据治理和数据管理是两个相关但又有区别的概念。

数据治理：是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，旨在确保数据的质量、安全性、合规性以及有效使用，是一个涉及组织、流程、制度、技术等多方面的综合性管理体系，通过一系列的管理活动来协调和规范数据的管理和使用。

数据管理：是指对数据的获取、存储、维护、应用等一系列活动的总和，更侧重于数据的具体操作和处理，包括数据收集、整理、存储、检索、更新、传输等日常管理工作。

目标

数据治理：侧重于从宏观层面建立数据管理的框架和规范，确保数据在整个组织内的一致性、准确性、完整性和安全性，提升数据质量，促进数据共享，同时满足合规性要求，为组织的决策提供可靠的数据支持。

数据管理：主要目标是满足业务对数据的需求，确保数据的可用性和易用性，提高数据处理的效率和准确性，通过有效的数据管理流程和技术手段，为业务运营和决策提供及时、准确的数据。

范围

数据治理：涵盖了数据管理的各个方面，包括数据标准、数据质量、数据安全、数据架构、数据模型等，同时还涉及到组织架构、人员角色、流程制度等非技术因素，是一个更广泛的概念。

数据管理：主要集中在数据的生命周期管理上，包括数据的产生、采集、存储、处理、传输、共享、销毁等阶段，重点关注数据在各个阶段的具体操作和技术实现。

活动

数据治理：包括制定数据战略、建立数据治理组织架构、制定数据管理制度和流程、开展数据治理评估与审计等活动，需要协调组织内不同部门和人员的工作，共同推动数据治理工作的开展。

数据管理：主要包括数据建模、数据仓库建设、数据库管理、数据备份与恢复、数据清洗、数据转换等技术活动，以及数据需求分析、数据服务提供等与业务相关的活动。

角色与职责

数据治理：涉及到数据治理委员会、数据管理员、数据所有者等多个角色，他们分别负责制定数据治理策略、监督数据治理工作的执行、管理数据资产等工作，需要跨部门协调和沟通。

数据管理：主要由数据工程师、数据库管理员、数据分析师等技术人员承担，他们负责数据的具体技术操作和管理，如数据库的设计与维护、数据处理程序的开发等。

技术与工具

数据治理：通常使用元数据管理工具、数据质量管理工具、数据安全管理工具等，同时还需要借助一些流程管理和协作工具来支持数据治理工作的开展。

数据管理：主要使用数据库管理系统、数据仓库工具、数据挖掘工具、数据分析工具等，侧重于数据的存储、处理和分析技术。