数据治理与数据管理有着共同的特点，但也存在着很大的区别。 前者是后者的一个子概念，但是两者之间又有着紧密的联系。 数据治理与数据管理不是一回事，二者之间既有关联，又有着本质的区别，也可以说是一回事。数据治理更多地强调了规范、流程、制度等一些静态的东西，而数据管理则在不断地强调一些动态的过程和细节。 那么，在实际工作中是不是可以把这两者分开呢？ 答案当然是否定的。首先，从规范和流程这两个方面来看都存在着巨大差距，并且随着时间的推移这种差距还会越来越大。 其次，数据治理并不只是对信息系统中各类数据进行管理、维护和更新等，它涉及到更多的领域与环节。

一、数据治理主要是在业务层面上对数据的安全与隐私保护进行规范，并且对企业中不同组织之间的数据共享和交换机制进行管理。

因此，可以说数据治理是数据管理的一个子集。 而在企业中，很多时候是通过业务系统来进行数据共享和交换，因此在整个企业层面上对数据共享和交换机制也进行了规范。 当然，数据管理也是通过业务流程来实现的，只不过在这个过程中更多地是强调业务层面上对不同组织之间的数据共享和交换机制进行管理。

二、随着计算机技术、网络技术的不断发展，企业内部的各部门之间产生了大量的数据。

通过对这些数据进行分析，可以为企业的决策提供可靠的参考信息。 例如，通过分析企业各部门各岗位的工作内容，就可以知道他们所需的工作能力和要求，从而为企业制定合理的招聘方案，并且对其进行优化。

三、企业通过数据治理，可以从外部获得更多的信息，可以提高企业信息系统运行效率。

在数据治理过程中，可以从外部获取更多的信息，这对企业实现精准决策是非常有帮助的。 例如，我们在市场调研过程中，如果能够通过一个企业的相关信息了解到该企业对于哪些产品或服务有需求等，那么就可以更好地进行采购和营销活动。 企业通过数据治理对相关信息进行梳理并优化了相关流程，进而可以提高数据的利用率且减少成本支出。 例如，我们可以通过大数据分析来发现用户可能有什么新的需求或者新购买产品后需要改进的地方等等。 总之，企业要想真正地实现高质量数据治理并提升业务效率的话，那么就必须要从以下几个方面着手：

四、由于数据治理是从企业内外部获取大量信息，因此会出现很多问题。

由于企业内外部的数据信息纷繁复杂，因此会出现一系列的问题，这些问题会对企业产生极大的影响。 其中包括：1)不一致；2)存在错误；3)遗漏；4)缺失。 这些问题的存在会对整个企业产生非常大的影响，这些问题可以从三个方面来分析：第一，对于企业内外部信息来说，在收集数据时是否遵循了规范？ 第二，数据的结构是否符合业务逻辑？

五、数据治理是为了实现商业价值，对企业内部资源或外部资源进行有效控制和利用，提高组织的运营效率并降低成本。

在数据治理过程中，还会涉及到更多的内容，例如：如何对公司内部各种数据进行有效的组织与管理、如何保证外部数据获取渠道的畅通等。 这也是为什么我们要开展数据治理工作的原因之一。 在企业信息化过程中，数据本身虽然并不一定都是最重要、最核心的工作内容，但是也需要进行规范化、标准化和系统化的治理。 以数据为中心进行管理和维护是数据治理工作中最为重要的一部分，也是企业信息化得以实现的重要基础保障。 因此，通过系统规划与建设来实现数据管控就显得尤为必要了。 但是我们也需要注意，在实施过程中，由于涉及到组织机构或者业务流程等众多方面，所以还会面临很多问题和挑战。

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