在數據的海洋中遨游時，“數據管理” 和 “數據治理” 這兩個詞時常出現。提及 “開發一個數據平臺”，我們能迅速在腦海中勾勒出打造一款工具產品的畫面，需要前后端緊密協作，開發出一套支撐數據開發的平臺；說到 “梳理 XX 業務流程，進行數據模型建設”，我們也清楚要與 XX 業務部門協同合作，梳理業務流程與表邏輯，進而搭建數據倉庫模型。但當 “數據治理” 和 “數據管理” 這兩個詞冒出來時，不少人就開始犯迷糊了。治理數據？管理數據？到底是要治理和管理數據的哪些方面呢？這兩個概念就像一對孿生兄弟，乍看極為相似，仔細分辨卻又存在諸多不同。
要搞清楚數據管理和數據治理，我們先得了解“治理” 和 “管理” 在日常語境中的差異。在日常生活里，我們很少刻意去區分它們，但實際上，二者的側重點截然不同。
管理，更像是一位親力親為的實干家，著重對組織內的各類資源，如人力、物力、財力等，進行全面的計劃、組織、指揮、協調與控制。其目標明確，旨在達成既定目標，保障組織內部有條不紊地運轉。以工廠車間為例，車間主任通過制定詳細的生產計劃，合理安排工人崗位，實時監督生產進度，確保產品按時、按質完成生產。管理聚焦于具體事務的操作，屬于執行層面。
而治理，則更像是一位高瞻遠矚的領航者，它強調通過一系列精心設計的制度安排、規則設定，以及多方參與互動的機制，對涉及公共事務或宏觀層面的領域進行協調與把控。以國家治理來說，這絕非一個部門或個人能夠完成，需要不同層級的政府、社會組織、企業、公民等多方主體共同參與，共同制定法律法規、構建政策框架，以此維護社會穩定，推動經濟發展。治理關注的是宏觀層面的規則制定和方向把控。
簡言之，管理是具體做事，治理是制定規則、制度，指導做事。這一本質區別，為我們理解數據管理和數據治理的差異奠定了基礎。
（一）DAMA 的獨特見解
DAMA（國際數據管理協會）作為數據領域的權威組織，對數據管理和數據治理有著明確的定義。
數據治理（Data Governance，DG），是在管理數據資產的過程中行使權力與管控，涵蓋計劃、監控和實施等關鍵環節。它就如同數據世界的 “規則制定者”，確保數據管理遵循既定規則和最佳實踐。
數據管理（Data Management），則是為了交付、控制、保護并提升數據和信息資產的價值，在數據的整個生命周期中制定計劃、制度、規程，并開展一系列活動，同時對這些活動進行執行與監督。數據管理更像是一位 “工匠”，直接作用于數據，通過各種手段提高數據質量，最終實現數據價值。
從 DAMA 的定義可以看出，數據治理關注數據決策的制定，以及人員和流程在數據方面的行為方式；數據管理則直接與數據打交道，通過實際操作提升數據價值。
（二）DGI 的視角解讀
DGI（數據治理研究所）在《數據治理框架》中對數據治理有獨特的解讀。廣義上，數據治理是對數據相關事項作出決策的工作；狹義來講，數據治理是與信息相關過程的決策權與問責制度體系，該體系依據商定的模型執行，明確了誰能對什么信息采取什么措施，以及何時、在何種情況下使用何種方法。雖然 DGI 未明確給出數據管理的定義，但從其對數據治理的定義中，能感受到數據治理主要圍繞規則和制度展開。
（三）IBM 的專業定義
IBM 作為科技領域的巨頭，對數據管理和數據治理有著專業的闡釋。
數據管理，是攝取、處理、保護和存儲組織數據的一套做法，然后將這些處理后的數據用于戰略決策，以改善業務成果。簡單來說，就是通過一系列操作，讓數據為企業決策提供支持。
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。它通過為數據收集、所有權、存儲、處理和使用定義和實施政策、標準和程序，確保數據的完整性和安全性。可以說，數據治理是數據管理的“質量把關者”，保障數據在各個環節符合標準。
綜合各權威機構的定義，我們可以對數據管理和數據治理進行更深入的總結。
數據管理，是通過一系列管理活動和措施，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。需要注意的是，數據治理是數據管理的一部分，這在 DAMA 的車輪圖中清晰可見。數據管理直接作用于數據，依據數據治理提供的規范、制度等內容，通過實際操作，如數據的收集、整理、分析等，提高數據質量，實現數據價值。
數據治理，是為了更好地進行數據管理活動而制定的一系列組織、制度、規范等。它不直接作用于數據，而是為數據管理提供規范化、流程化的前提條件。例如，數據治理會明確數據的所有權、制定數據質量標準等，這些都是數據管理有效開展的基礎。
既然已經明晰了數據管理和數據治理的區別，那為何在實際應用中，它們常被混用呢？
一方面，這兩個名詞本身概念較為抽象，不易清晰闡述其間的細微差別。很多人在未深入研究時，很難準確區分。
另一方面，在進行數據治理時，不能僅停留在制定規則、調整組織等層面，必然要進一步開展數據管理工作。例如，企業進行數據治理，制定了數據標準和規范后，就需要通過數據管理活動，如數據清洗、數據整合等，讓這些標準和規范落地實施。所以，在很多數據治理項目中，往往同時包含數據管理的動作，這就導致人們常常將二者混淆。
不過，在不同語境中，我們還是能準確使用這兩個概念。比如，“在數據管理過程中，我們要確保有數據治理提供的規范、組織、工具等保障，這樣才能讓數據管理工作更高效”；“數據治理過程中制定的規范、組織、工具等，有效保證了數據管理的規范化落地，提升了數據質量”。
隨著數字化進程的加速，數據管理和數據治理的重要性日益凸顯。對于企業而言，清晰認識二者的區別，并合理運用，有助于提升企業的數據價值，增強競爭力。
未來，我們有望看到更多關于數據管理和數據治理的創新實踐。隨著人工智能和大數據技術的不斷發展，數據管理和數據治理的工具和方法也將持續更新完善。我們或許會看到更智能的數據治理平臺，能自動識別和解決數據質量問題；也可能會看到更高效的數據管理流程，能快速處理和分析海量數據。
同時，對于數據領域的從業者來說，深入理解數據管理和數據治理的區別，掌握相關技能和知識，是未來職業發展的關鍵。無論是數據分析師、數據工程師還是數據管理人員，都需要在數據管理和數據治理方面有自己的見解和實踐經驗。
如果你對數據管理和數據治理還有疑問或獨特見解，歡迎在評論區留言分享，讓我們一起探索數據世界的奧秘！說不定你的想法，就能為這個快速發展的數據領域帶來新的思路和方向。
浙公網安備 33010502006954號 
