数据管理和数据治理的区别，附案例-EA之家

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数据治理不仅仅是数据管理的一个环节，它是对数据资产的系统化、规范化管理。通过数据治理，企业可以确保数据的高效、安全使用，提升数据的价值。

一、数据治理与数据管理的区别

数据管理是对数据进行规划、控制和提供的一系列职能，涉及到数据的开发、执行和监督。它关注的是数据的生命周期管理，从数据的采集到使用、存储，再到最终的处置。数据治理则是数据管理中的核心职能，它通过规划、监控和执行，确保数据的规范性、合规性以及安全性。数据治理就像是管理超市水果，确保每个环节的标准化和有效性。

二、数据治理的四步走

1. 数据管理现状分析

首先，要从现状出发，全面了解企业各部门的信息化建设情况和数据管理的现状。大部分企业在信息化建设上已经取得一定进展，但数据管理通常处于初级阶段，存在以下问题：

各部门信息化建设不协调，导致数据孤岛，难以实现数据共享。
数据管理机制不明确，缺乏统一的治理框架和平台支持，数据无法有效支撑业务发展。

解决方案：
在第一步，必须从顶层设计入手，制定统一的数据治理框架，并加强数据治理能力的建设，确保各部门之间的协同。构建一个统一的数据平台，以支撑业务需求和战略目标的达成。

2. 数据能力评估与差距分析

在制定了初步框架之后，第二步要对企业当前的数据治理能力进行评估，找出与目标之间的差距。此时，可以借助DCMM（数据治理成熟度模型）来评估数据治理在以下几个方面的成熟度：

数据治理机制不足，缺少成熟的治理流程和组织架构。
数据平台功能缺失，无法有效整合和利用数据。

解决方案：
使用DCMM模型评估当前的数据治理成熟度，明确需要改进的方面。同时，根据评估结果，参考行业内的最佳实践，优化数据治理框架，并搭建一个适应企业发展的数据平台，确保数据能够在不同部门间流通和共享。

3. 发现问题与痛点

在评估现状并确定差距后，第三步是要深入挖掘具体的问题和痛点，重点关注以下几个方面：

顶层设计缺失，企业缺乏全局视角，导致数据治理分散，无法高效协作。
数据治理机制不完善，组织架构不明确，数据管理制度和流程缺失。
基础治理能力缺失，数据标准、质量控制、主数据管理等方面存在较大短板。
数据共享和安全薄弱，没有建立起有效的数据共享和安全机制，导致数据无法在全公司范围内流通。

解决方案：
针对这些痛点，要优化企业的数据治理顶层设计，明确各部门在数据治理中的职责和角色，建立完善的数据管理制度和流程。同时，加强数据质量控制、数据标准化建设，并搭建统一的数据平台来支撑数据的共享和安全防护。

4. 数字能力需求与未来目标

最后，随着企业的不断发展，数据能力的需求也会发生变化。在第四步中，企业需要考虑未来数字化转型的需求，确保数据治理体系能够支撑企业向更高的数字化层次发展。未来的需求主要包括：

数据结构由单一转向多元化，从静态数据向实时数据的转变。
数据处理从历史分析向智能预测转变，企业需要更高效的数据分析和决策支持系统。
跨领域的数据协同，支持全企业范围内的数据整合与共享。

解决方案：
为了满足这些需求，企业需要构建一个多元化的数据架构，支持实时数据的处理和智能化的数据分析。利用AI、机器学习等先进技术，实现数据智能化，从而提升决策效率，推动企业的数字化转型。

三、数据治理的实施挑战与应对

实施数据治理的过程中，企业可能会遇到以下几个挑战：

数据分散与不一致：
数据通常分布在不同的系统和平台中，格式不统一，导致无法顺畅整合。解决方案是通过建立数据标准和统一的平台，将数据进行集中管理，确保一致性。
数据质量难以控制：
数据的准确性和完整性往往难以保证，尤其在数据量庞大的情况下。可以通过自动化工具和定期的数据审计，提高数据质量控制的效率。
数据安全问题：
数据泄露和滥用是企业面临的重要风险。通过加强数据加密、权限控制等技术措施，以及增强员工的数据安全意识，企业可以有效降低数据泄露的风险。

四、39页PPTX《数据治理体系介绍》2.0