数据赋能(101)——概念:数据治理、数据管理

此文为本人学习与提高能力的笔记。

数据治理与数据管理这两个术语,尽管在数据管理的领域中经常相伴出现,且在某些情境下可能被视为具有相似的语义范畴,但为了确保术语使用的精准度和专业性,我们必须对它们有更为深入的认知。我们需要精准理解它们,才能在适当的场合下准确运用。

在探讨“数据治理”、“数据管理”术语时,我们将从定义的角度进行逐点对比,并重点关注它们描述、关键词和侧重点等方面的差异。这些差异将揭示它们在内涵、外延以及应用场景上的不同体现。

数据治理的定义:
  1. 描述:数据治理(Data Governance)是组织中涉及数据使用的一整套管理行为,它主要由企业数据治理部门发起并推行,旨在制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。数据治理是一个体系化的框架,为数据管理提供结构和形式化,侧重于将数据作为战略性资产,明确组织对数据决策的决策权和问责制,制定数据策略、标准和程序,并监控数据治理的合规性。
  2. 关键词:
    1. 跨职能协作:涉及跨功能边界和数据主题的协作,需要不同部门和团队之间的紧密合作。
    2. 战略性资产:数据被视为组织的核心资源,用于推动业务增长和创新。
    3. 决策权和问责制:明确谁有权做出数据相关决策,以及这些决策的责任归属。
    4. 策略和程序制定:确保数据使用符合组织的整体战略,并促进期望的数据使用行为。
    5. 合规性监控:确保数据治理策略和标准得到遵守,防止违规行为。
  3. 侧重点:
    1. 提升数据价值:通过有效的数据治理,组织可以充分利用数据资源,提升业务决策的洞察力和准确性,从而增加数据的商业价值。
    2. 优化数据管理:数据治理为企业提供了管理数据的框架和方法,有助于减少数据管理成本,提高数据质量和一致性。
    3. 保护组织安全:通过规范数据的使用和流通,数据治理有助于保护组织免受不良和不一致数据可能带来的合规和监管问题,确保组织的稳健运营。
数据管理的定义:
  1. 描述:对数据进行规划、组织、存储、保护、维护和利用的过程。其定义描述的核心在于确保数据的完整性、可靠性、可用性和安全性,并将数据转化为有用的信息以支持业务决策和运营活动。数据管理的主要目标是优化数据的利用,提升业务价值。
  2. 关键词:
    1. 规划:涉及数据的收集、分类和整体布局,确保数据的有序性和一致性。
    2. 组织:指将数据按照一定的结构和规则进行整理,使其易于查询和使用。
    3. 存储:包括数据的物理存储和逻辑存储,确保数据的安全和可访问性。
    4. 保护:通过加密、备份等措施,防止数据被非法访问或破坏。
    5. 维护:定期对数据进行检查和更新,确保数据的准确性和时效性。
  3. 侧重点:
    1. 数据的安全性:这是数据管理的首要任务,需要采取各种措施防止数据泄露、被篡改或丢失。
    2. 数据的可用性:数据管理要确保数据在需要时能够迅速、准确地被获取和使用。
    3. 数据的完整性:确保数据在传输、存储和使用过程中不被破坏或改变。
    4. 数据的价值转化:数据管理不仅关注数据的存储和保护,更重视如何将数据转化为对业务有价值的信息和洞察。
内涵差异:

数据治理则更侧重于制定和实施关于数据使用的策略和流程,以确保数据在整个组织中得到有效的管理和利用。它关注的是对数据管理现状的改变和优化,通过制定数据策略和规范,监督数据的质量和合规性,以提升数据的价值。数据治理不仅关注数据的操作和处理,还涉及数据内容质量的提升和数据价值的开发。

数据管理主要是对数据进行规划、组织、存储、保护、维护和利用的过程,侧重于数据的操作和处理,包括数据的采集、存储、分析和安全等方面的管理。它的主要目标是确保数据的完整性、可靠性和可用性,以支持组织内部的决策和业务需求。

外延差异:

数据治理则是一个更广泛的概念,它涉及整个组织的数据使用和管理,需要跨部门、跨角色的协作。数据治理不仅关注数据的操作层面,还涉及数据策略的制定、数据质量的管理、数据安全的保护和数据隐私的合规等方面。数据治理的参与者可能包括数据管理委员会、数据管理团队以及各个业务部门的数据管理员等。

数据管理主要局限于数据的操作层面,涉及的主要是数据管理员和数据工程师等角色,他们负责数据的日常操作和处理。数据管理主要关注数据的技术实现和日常运维,以确保数据能够准确、高效地支持业务。

应用场景:

数据治理注重数据策略的制定、数据质量的管理和数据使用的合规性,适用于需要跨部门协作、确保数据一致性和准确性的场景。例如,在制造业中,数据治理能够协调不同部门之间的数据需求和使用,确保产品设计、生产和供应链等各个环节的数据一致,从而提高生产效率和产品质量。同时,数据治理还能够确保敏感数据如客户信息、供应商数据等得到合规处理,避免数据泄露和违规使用。

数据管理强调数据的组织、存储、保护和维护,适用于需要高效处理大量数据并保证数据安全的场景。例如,在金融行业,数据管理能够确保客户的交易记录、身份信息等重要数据得到安全存储和合规使用,同时支持快速的数据查询和分析,以满足风险管理和合规要求。

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